Notice bibliographique
Résumé
Abstract Let us start with a map. Unfold like a painted fan a mercator projection, a view from high above the earth encompassing the Pacific Ocean, with Asia on the left and the Americas on the right. The arc of the Pacific Rim sweeps from the blotch of Australia to Indonesia and Southeast Asia, up the coast of China past the Korean peninsula and Japan, around Alaska and down the West Coast of Canada and the United States, tailing off to the tip of South America. Imagine the map as a parchment through which to relive the past, a chart to trace the stories of people as they move about, leaving a trail of dotted lines that follow them from place to place. The story of these people is one of movement, and like a travel-worn atlas that shows the scrawled markings of roads taken and places seen, this map will show journeys and tell stories of how people came to see things previously unseen, how they tried to understand what they saw, and how they often kept going somewhere farther in order to understand what they had just seen. Place-names coalesce on this imaginary map, given meaning within and connected to the lives of our travelers. Guangdong Province in southern China, Japan, Hawaii, Seattle, San Francisco, Stockton, Los Angeles, Butte, Tule Lake, Iowa City, Nashville, and, on the extreme edge of our map, Chicago.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,492 | 0,248 |
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 ».