Preface and Acknowledgments
Notice bibliographique
Résumé
I frst set foot in the Maritime Peninsula on Labour Day weekend in 1999.It was an accidental arrival, of sorts.The spring before, after being accepted into several undergraduate programs for engineering, I decided that I was more likely to succeed in the liberal arts.Too late to apply anew to schools in Ontario, where I grew up, I applied to several universities out of province and ended up at Acadia University in Wolfville, Nova Scotia.Though not entirely random, I knew next to nothing about Mi'kma'ki, Acadia, or Nova Scotia before the plane touched down on that Labour Day weekend.Despite my ignorance, the decision to attend Acadia changed my life and, in many ways, bears responsibility for the book before you.It was at Acadia where I met three of the four people whose infuence and support has most deeply shaped this book: First, this is where I met my wife, Susan, whose encouragement, support, and counsel helped me carry on when it looked like this project might not come together.Susan, my two children -both born while working on this project -and my parents, in-laws, and siblings have been important supports throughout this process; I should also note all of their abundant patience!"One more minute" is a common refrain of mine, especially when writing (among other things).It is a known nuisance to all.Another infuential person I met at Acadia is John Reid, who, in my fourth year, came to our campus to recruit for Saint Mary's University's Masters Program in History.Little could I have known at the time just how deeply John's scholarship would come to shape my own.I am grateful that John has continued to be a mentor over the near two decades since I completed my Master's degree with him.Several other people in x
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,307 | 0,211 |
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 ».