Notice bibliographique
Résumé
ACROSS 1. Mount ___ 5. Binges 9. Red face causes 14. God with a hammer 15. "Smart" one 16. Money, in slang 17. Unique web address 19. Down in the dumps 20. Red face cause, with 53 across 22. Canadian competitor to ESPN 23. Totally 24. Red face cause 30. Carve in stone 34. Set ___: establish a goal 35. "Major" animal 37. Gynecology or oncology lead-in 38. Red face cause 42. Knee brace, for ex. 43. "I, Claudius" role 44. All ready 45. Central Pennsylvania town 47. Red face causes 50. ___titer; lab slip order to test for Rheumatic fever 52. Boy 53. See 20 across 60. Parisian pet sound 61. Materialistic 63. Angry 64. Italian father of modern experimental biology 65. "To Sir with Love" singer 66. Demands 67. First floor apartment, often 68. Org. DOWN 1. "Yadda, yadda, yadda" 2. As a result 3. Like a busybody 4. Song and dance, e.g. 5. Mary Stuart's father 6. Grads 7. A Spice Girls 8. Organization established by MLK and others in 1957 9. Vial 10. Pair 11. British term for "not of the upperclass" 12. Lodge group 13. "Come to think of it ..." 18. Place to put feet up 21. TV show "Ted ___" 24. Author Chayefsky 25. Prefix with meter 26. Harder to find 27. Animation 28. Buzz 29. Negotiation author and guru 31. Rwandan people 32. Caused a red face 33. Party givers 36. "D ___" - spelling aide for kindergarteners 39. Mayan ruins locale in Mexico 40. __ pro nobis 41. Equal: Prefix 46. Boxed successfully 48. Composer Debussy 49. Ending for the study of 51. Wood planks in house building 53. Cork's country 54. Fall need for some 55. Rain in Spain collector 56. Big name in faucets 57. Ward of "Once and Again" 58. Ten or tort ending 59. "___ vous plait" 60. 60 sec. 62. Red face cause
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,591 | 0,479 |
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 ».