Notice bibliographique
Résumé
I am deeply to the many people who have made this book possible.Thank you first of all to the dozens of Halifax doorstaff, Halifax police officers, and rcmp members who participated in this study.I am grateful to you for opening up your minds to the research process.Your candid commentary about nightclubs is now the core of my analysis, and I hope I have done your thoughts justice.Thanks especially to "Monster" Joe Baldwin (now retired) for orienting me to the Halifax nightclub scene.Much of the ethnographic and interview data that appears in this book was collected by Andrew Dunn and David MacDonald, both former students at Saint Mary's University, who despite telling me that getting paid to hang out in nightclubs was the best gig they could have ever hoped for, have wisely moved on to greener pastures.Two other research assistants, Neera Datta and Jillian Cameron, also conducted interviews.Their amiable natures made it easy for research subjects to speak freely, and this is repeatedly evident in the data.Thank you also to Sandi Cole-Pay and Lindia Smith for transcribing sometimes muffled and indecipherable interview data with diligence and care.Stephen Perrott of Mount Saint Vincent University gave me access to his invaluable expert knowledge on measuring police culture and in-group solidarity as well as practical
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».