Notice bibliographique
Résumé
To many, John Rae's main claim to fame has been that it was he who first broke the news of the fate of the Royal Navy's missing Franklin expedition, based on information he had garnered from the Inuit of Pelly Bay and Repulse Bay in 1854.His report was supported by assorted items, identifiable as the possessions of members of that expedition that he had recovered from the Inuit.But the full range of Rae's accomplishments is much more extensive and impressive.John Rae was born on September 30, 1813, at the Hall of Clestrain, across the Bay of Ireland from the town of Stromness, Orkney.He was the sixth child and fourth son of John Rae and Margaret Glen Rae.His father hailed from the Orkney island of Wyre, and was the factor (land agent) for Sir William Honeyman, Lord Armadale, with the quite substantial salary of £80 per year, plus significant perquisites.1 John and his brothers were tutored at home and enjoyed a comprehensive education.Beyond this, they enjoyed what many boys would consider an idyllic childhood.At a young age, John learned to hike, climb, hunt, fish, and sail, and was inured to the often wet, cold, windy weather of the islands.These skills and attributes represented an ideal training for the career that followed.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,600 | 0,419 |
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 ».