Notice bibliographique
Résumé
My father was an excellent teacher who rose to become a school superintendent in Hong Kong's Department of Education.Speaking fluent English and with a teaching certificate recognized in Canada, he assumed he would have no trouble finding a job when he, my mother, and I emigrated and moved to Toronto in 1970.Well, no.There were too many out-of-work teachers at the time, and the job market was poor.So he did some supply teaching, and when he couldn't make a living, he drove taxi or delivered Chinese food.After two years of struggling to find meaningful work, he suffered a nervous breakdown.And he became abusive towards my mother.For her part, my mother, too, had been a qualified teacher in Hong Kong.But she couldn't land a job here in her field either.Because she needed a job to help make ends meet, she had to forego her study of English as a second language and never did get the chance to learn English properly.So, my mother worked in a hotel, first as a maid and then as a helper in the basement laundry department, where she hauled heavy, wet sheets and linens all day long.Years of hard work.Unfulfilled dreams.Pain in her hands from manual labour.The sum of it all made her a bitter and negative person, as did the beatings my mother endured as a result of my father's fragile mental health.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,576 | 0,533 |
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 ».