Notice bibliographique
Résumé
I knew from an early age that aloneness would be a lingering element in my life.Despite being rather popular at school and later at work becoming sort of a leader of a large group of young people who gathered to have fun on weekends or other social occasions, I felt more affinity with the characters I met reading the novels I methodically picked from the family library we had in our home in Florence than I did with the real flesh and blood people I knew.With the power of memory and imagination, I can still recreate the appearance of the bookshelves in our lounge, with their orderly rows of book collections: the grey covers of the cheap paperback classics by Biblioteca Universale Rizzoli, the ivory coloured book jackets of the hard cover Einaudi publications, the names of authors and titles embossed in golden letters, the worn-out brown leather spines of my grandfather's books by poets and historians of ancient Rome, written in classic Latin.I spent hours and long, silent Sundays in a communion of spirit with Rodion Raskolnikov,!Amaranta Ursula Buendfa,2 Charles Marlow? or Jeanne de Lamare* whose final exchange of words with Rosalia, her former servant at the end of A Woman's Life, I still repeat to myself even after so many years: "You see, life is neither as good nor as bad as we think."I read books without plan or guidance, transported by a passion that only my grandfather seemed to understand while my parents worried more about how too much reading would end up making me blind and giving me a crooked back.I started to dream that one day I would 1 Rodion Romanovitch Raskolnikov is the fictional protagonist of Crime and Punishment by Fyodor Dostoyevsky.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,025 |
| Communication savante | 0,029 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».