Notice bibliographique
Résumé
It is incredibly humbling to write these words of thanks.They form part of an ongoing recognition that any author works in an ecology of people who contribute in ways big and small.I am acutely aware that the acknowledgments are where a great deal of otherwise invisible labour and care of social reproduction are made public: thank you, one and all.The shortcomings, of course, remain mine.My deepest thanks go to people in Vanuatu.I would like to thank Ralph Regenvanu, who was finishing his term as director of the Vanuatu Kaljoral Senta (VKS) at the time of my fieldwork, along with Henline Mala and Evelyne Buleigh at the VKS for their support.As well, I thank the members of the Vanuatu Cultural Research Council for approving my research permit.Profound thanks to Paramount Chief of Pango Rolland Maseiman Kalwatman, who granted permission for me to conduct ethnographic research in 2010.There are so many people who supported me and my little family in big and small ways during my fieldwork, and I am grateful and thankful to them all for sharing their experiences, knowledge, and hospitality.Some people whom I was fortunate to come to know in Vanuatu need special thanks
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,254 | 0,217 |
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 ».