Notice bibliographique
Résumé
Objectively, the low point of this whole process occurred on an otherwise pleasant day in June 1998.While I was returning to Vancouver from a research trip to Oregon and Washington states, my devoted '88 Chevy Sprint was totalled just south of Bellingham when it was involved in a multiple rear-ender initiated (ironically enough given the topic of this book) by an inattentive cross-border shopper from North Vancouver.Persons less paranoid than me would likely dismiss a Canadian tourist in the United States barrelling his automobile into the back of a car Wlled with research notes on the development of tourism and consumerism in North America as pure coincidence.I know better.This event -coupled with a National Archives employee's attempt to charge me an international postage rate on a shipment of photocopies from Ottawa to Vancouver a year earlier -alerted me early on to the possibility that this project would not be completed quickly or easily.Finishing a project such as this entails persevering through what seems like an endless series of Pyhrric epiphanies.Many people have helped me to negotiate the arduous route to completing this book.I came to Queen's to do my MA in 1993 in part because a very wise professor at UBC told me that I could "do a lot worse than work with Ian McKay."I told Ian this the Wrst day I met him.He laughed.I considered that a good sign.It was.I stayed at Queen's for my PhD for two reasons.One was Ian.The other was Karen Dubinsky.Karen has provided me with innumerable insights, sage advice, and constant encouragement over the past decade.Many thanks as well to James Carson, John Holmes, and, especially, Keith Walden for their insights and ideas. My thanks to Alisa Apostle
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,462 | 0,311 |
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 ».