Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fritz Houtermans’s career was the stuff of fiction. He was German by birth but grew up and studied in Vienna. He was a physicist with, according to his friend Otto Frisch [20], a profound understanding of quantum theory. He pursued his theoretical work in Viennese cafes, where his prodigious capacity for coffee became legendary. His growing reputation took him to Germany, to one of the great centres of theoretical physics in Gottingen. Houtermans was one-quarter Jewish, so that, although he was proud of his ancestry’—’when your ancestors were still living in the trees’, he would tell his Aryan colleagues, ‘mine were already forging cheques’—he was not under threat of racial persecution by the Nazis. He was, however, a committed Communist and for many years a party member, and this would have put his life in danger. He therefore decamped to England, where he worked at the EMI laboratories, and all but discovered the laser (the means, first achieved in 1960, of generating light of a single wavelength with a very high intensity). But life in England was not to his taste and he complained especially’ about the smell of boiled mutton. He moved again, this time to fulfil his old ambition of working in the Soviet Union. He found employment in the Physico-Technical Institute in Kharkov, which then housed a brilliant cluster of physicists, among them the great Lev Landau 1137].
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,161 | 0,062 |
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 ».