Notice bibliographique
Résumé
he longer I am an academic, the more I realize how easily we accrue debts in the production of a single book.As I think of the five years during which I worked on this study, I am amazed at the willingness of people to share their valuable time to help me along.On my own, I could never have produced the book you are about to read.I should begin with those who lived this history.I interviewed many people, and I would like to thank them first and foremost for taking the time to share their life stories.Their names are listed in the Bibliography.But I want to extend a special thanks to Linda Sproule-Jones, who spent hours helping me get started, and Bill Black, who provided documentary evidence on human rights investigations in the early 1970s.My trip to the northern town of Smithers was for no other reason than to spend two days with Kathleen Ruff.She stands alongside Dan Hill as a key pioneer of Canada's human rights state.Many others contributed to this project.Ramona Rose at the University of British Columbia Rare Books and Special Collections went the extra mile to uncover collections that were essential to my research.My two-year odyssey to access restricted files from the attorney general's office was made easier by its liaison, Linda Canham, whose professionalism gave me some faith in the freedom of information regime.Several research assistants at the University of Alberta also contributed to this study: Greg Eklics, Tyler Moroniuk, Will Silver, and Dan Trottier.When I had to travel and needed research assistance,
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 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 | 0,006 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,261 | 0,204 |
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 ».