Notice bibliographique
Résumé
blue water exports of 235 green water exports of 237 Nova Scotia 104 oil and gas industry of 210-12, 214 tar sands 211-13 Toronto 412 virtual water exports of 234 capital 135, 140 financial 140 health 140 human 136, 139, 375 investment 198, 375-6 social 132, 135-6, 141, 349 stocks 8 carbon capture and sequestration (CCS) 221 carbon dioxide (CO 2 ) 415, 418, 420-21 direct 416-18 use of OLS regression in prediction of 419 emissions 231, 243, 285, 305, 309, 408-9, 412, 420 reduction of 376 urban metabolism paradigm 408, 411-15 indirect 416, 418 urban-rural contrast 417-18, 422 Carnegie Mellon University 207 faculty of 316 Chesapeake Bay Foundation 89 Chesapeake Bay Program Living Resources Committee 89 Scientific and Technical Advisory Committee (STAC) 89, 95 China, People's Republic of 210, 243 agricultural imports of 233 blue water imports of 236, 240 net 235 economy of 234 green water exports of 237 Jiangshu Province 225 National IO accounts 315 oil field of 213 Shanxi Province 8, 300 virtual water exports of 233-4 grey 238-40 water availability of 234 yixing Economic and Technological Development Area (yETDA) 287 Chiquita Banana Game, The 484, 486 chlorofluorocarbons (CFCs) 14 civil society organizations (CSOs) 103, 361 climate change 81-2, 94-5, 98-9, 408-9 cultural model of 96-7 impact assessment 163 organization (CCO) 190 policies 99 political knowledge of 20
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,694 | 0,447 |
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 ».