Notice bibliographique
Résumé
Whenever I start reading a new book, I immediately turn to the acknowledgments.I know some people skip them over in favour of the text, but I find they are a fascinating source of academic genealogy.Good acknowledgments can enliven details about the book's backstory, offer glimpses into the author's writing odyssey, or reflect on life's personal triumphs and tragedies.But most of all, they are a humbling reminder of all the people and institutions that made writing the book possible.So, it gives me great pleasure to finally recognize all the branches of my "academic family tree."At the University of Western Ontario, I was very fortunate to be surrounded by a fantastic group of people during my time as a graduate student and parttime professor.My mentor, Jonathan Vance, is a towering figure in the field of Canadian history, and I am eternally grateful for his encouragement and guidance while pursuing this somewhat unconventional project, especially during its formative stages.When I first told him that I wanted to change my focus from veterans' rehabilitation after the Second World War to "war garbage, " he raised an eyebrow but never any doubts about the idea.I think the topic was just weird enough to pique his interest, and over the next decade his enthusiasm never wavered, no matter how many pages he read or how many times I bothered him with random trivia about war junk.At Western, I am also indebted to
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,318 | 0,265 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».