Notice bibliographique
Résumé
absorptive capacity in Argentina 204-6 in Canada 56, 216 in Costa Rica 56, 229-31 GM crops 204-5 influences on 16-17 in Jamaica 56 in Malta 56 meaning 18 mobile phones 205-6, 231, 288 in Mozambique 287-9 open source software 205-6, 230-31, 288 plant tissue cultures 205, 230-31, 287 recombinant insulin 204, 230 technology-specific nature of 13-14 trends 56 in United States 56 Advisory National Commission of Agricultural Biotechnology (CONABIA)(Argentina) 209, 213 Alcatel-Lucent 260 América Móvil Claro 128, 206 Angel Gallardo 95 anti-trust policy, influences of 19, 325 Apache 162, 164-5, 260 Apple 129-30 Argentina economic and developmental background 26-9 economic indicators 24, 28 educational trends 28 emerging technologies, generally absorptive capacity 204-6 access and penetration rates 210-12 diffusion generally 212-13 inequalities 207-8 policy and regulation, influence of 206-10 socio-economic influences on 203 employment trends 106 equal access policies 193 gender equality trends 28 GM crops absorptive capacity 204-5 access and penetration rates 211 distributional benefits 109-11, 113 farm structure 104 global role in 13 industry and farm effects 109-11 industry employment trends 106 industry structure 101-2 policy and regulatory influences on 96, 207-9 healthcare access to 209-10 expenditure trends 69 health insurance 82 subsidies 82 human development trends 29 income equality trends 56 mobile phones absorptive capacity 205-6 market structure 134 penetration rates 136-7, 210-11 policy and regulatory influences on 206-8 pre-paid service trends 141 service provider trends 128 universal service funds 133, 211 open source software absorptive capacity 205-6 access and penetration rates 211-12 corporate contributors 155 policy and regulatory influences on 156, 207-8, 210 plant tissue cultures absorptive capacity 205 access and penetration rates 211 business characteristics 187, 211
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,663 | 0,388 |
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 ».