Postscript: Confessions of a Canadian Central European
Notice bibliographique
Résumé
I wrote this book because I am a Central European, and in spite of its severe faults I love Central Europe. To be precise, I am a Central European, but not quite. I was born in Prague, by coincidence. I am not quite a Czech, though I do hold a Czech passport (as well as Canadian). My parents survived the Holocaust in Budapest, using false names and forged documents to convince police and collaborators that they were not Jewish. Neither my father nor my mother was quite a Hungarian. He was born in Slovakia, where Jews were not considered quite Slovak. She was a Budapest girl, but her father came from some place in the Habsburg province of Galicia that no one remembers. The family called it Poland, though today it may well be Ukraine. Although my grandfather was not quite Polish, his origins caused problems for my mother’s folks. They suffered discrimination by Hungarians, including Budapest Jews. The ‘modern’ Jews there had contempt for the ‘Eastern Jews’, as they called the Orthodox Jews from the eastern regions of the Habsburg Empire. They would have been surprised to hear, in what I say in this book is postwar terminology, that they themselves were ‘Eastern European’. My father, who had studied medicine in Bratislava before being expelled as a Jew, married my mother when the war was over, and they moved to continue his studies in Prague.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,004 |
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 ».