Notice bibliographique
Résumé
Washed Clean Ann Leamon (bio) Springtime on the Maine farm where I grew up meant melting. The smell of manure and mud mixed with the tang of smoke as maple sap boiled off to syrup. It meant lambing, too; my mother waking at two in the morning to check on the ewes. Most of them, dirty white skeins of unspun wool on skinny black legs, birthed their twins without trouble, even in the dirt-floored lean-to, but Granny, the matriarch—a scruffy, stubborn blend of unknown breeds—had triplets year after year. Sometimes the three could manage; alternatively, we bottle-fed the smallest, keeping it in a box behind the kitchen woodstove. In the dark March nights, often with snow or freezing rain, my mother pulled on her boots and jacket and checked on the sheep. Granny always lambed between the checks. One night during a fierce snowstorm, Granny lambed. In the harsh light of the two a.m. flashlight, Mom found two tiny figures, snuggled against the old ewe just as they should be. Maybe, this time, she’d only had the two. But at the morning feeding, under a drift of snow, we found the third, a cold scrap of pure white fluff. Oh, lamb of God. All creatures great and small. Remembering James Herriot, Mom put the small body in a bucket of warm water. It floated like a bar of Ivory soap. After five minutes, the lamb opened his eyes. [End Page 25] Ann Leamon Ann Leamon’s world includes venture capital research and creative writing. The sheep are gone, although she loves to watch them in the spring. In addition to writing a textbook and 150 cases for Harvard Business School, she has published in The Lyric, Hole in the Head Review, Live Nudes, Microlit Almanac, They Call Us…, and The Boston Globe. She holds degrees in German, Economics, and Poetry from Dalhousie, the University of Montana, and the Bennington Writing Seminars, respectively. She lives on the coast of Maine with her husband and a Corgi-Lab mix. Copyright © 2023 River Teeth
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».