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Enregistrement W4385367040 · doi:10.59962/9780774867603-002

Acknowledgments

2022· book-chapter· en· W4385367040 sur OpenAlexfundno aff
Matthew Barrett

Notice bibliographique

RevueUniversity of British Columbia Press eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman auditory perception and evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The support of many individuals and institutions was integral in bringing this book to fruition.I am indebted to the tremendous supervision and guidance of Allan English, and I was always able to count on the wisdom and insights of Donald Akenson and Jane Errington.While I was at Queen's University, the opportunity to design and teach my own course, History 401: Canada and the Great War, helped me to develop as a better historian.While the process of researching and writing is ofen an individual enterprise, as I learned from Dr. English, academic work is always improved by collaboration and networking.I appreciate the support and advice I received from many friends and colleagues throughout work on this project.I benefted from the encouragement of Craig Leslie Mantle and Geofrey Hayes, whose own work on Canadian ofcership helped shape my fascination in the topic.Te completion of this book took place while I was a Social Sciences and Humanities Research Council (SSHRC) postdoctoral fellow at the Canadian War Museum.In this role, I have shared Tim Cook's enthusiasm for military history and learned from his insights about the research process and the importance of sharing stories about the past.My historical research would not have been possible without the assistance of archivists and other staf at Library and Archives Canada (LAC), the Directorate of History and Heritage, and the National Archives in the United Kingdom.Te digitization work of the Canadiana Héritage project has opened tremendous research possibilities to all historians, and I was fortunate to have access to thousands upon thousands of scanned court martial records at my fngertips.Much of my archival research depended on analysts at LAC who diligently reviewed my many requests for access to information on ex-ofcers' restricted personnel fles.In particular, I wish to thank Kevin Joynt for his knowledge and assistance in navigating this process.For issues of copyright and licensing Crown material, I also appreciate the prompt work of Cédric Lafontaine at LAC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2640,188

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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