Notice bibliographique
Résumé
Edward Sylvester Morse was born in Portland, Maine, U.S.A. in 1838. Although he worked mainly as a draftsman and did not go to university, Morse’s research—which he had been passionate about since childhood (e.g., collecting shells)—caught the attention of Louis Agassiz, a renowned naturalist, thus launching his career as a zoologist. A singularly gifted lecturer on popular science, Morse used the money from his winter lectures to pursue vigorous research at his own expense, and he gained sufficient fame as both a scholar and a proponent of evolutionism, to be elected a member of the National Academy of Sciences, the equivalent of the Academy of Sciences in 1876. Three visits to Japan between 1877 and 1883 marked a turning point in Morse’s life. The discovery of the Ōmori shell mound and a deep interest in Japanese ceramics and Japanese culture that was aroused during his visit to Japan led Morse to become a Japanologist rather than a zoologist. Morse wrote several excellent books on Japan, including Japanese Homes and Their Surroundings (1886) and Japan Day by Day (1917), and also gave numerous lectures on Japan, promoting understanding of Japan from a pro-Japanese standpoint. Morse’s collection of Japanese ceramics (in the Museum of Fine Arts Boston) and Japanese folklore (in the Peabody Museum, Salem) are both world-renowned. He died in 1925.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,010 |
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 ».