Notice bibliographique
Résumé
ueen's Park is the better for Cheri DiNovo having been a member of the Legislature.And Ontario is a better, stronger society for her participation in political life.I didn't know Cheri DiNovo at all until she arrived at Queen's Park, but from the outset I felt I knew something about her motivation because she was a United Church Minister and because I have been a member of the United Church all my life.We never talked about it early on but I felt that she was in politics for all the right reasons.It turns out that she and I were baptised in the same church, Richmond Hill United: I, when I was a toddler with my two sisters in the 1950s, she, as an adult, decades later, consciously choosing the Church to live out her activism.Cheri was elected in a by-election in September 2006, just a few days before Premier Dalton McGuinty appointed me to his Cabinet as Minister of Education.I had not been deeply engaged in the by-election but I had been in the riding of Parkdale-High Park a number of times to campaign for our Liberal candidate because this was the riding that had been vacated by Gerard Kennedy, a friend and Minister for whom I had worked as Parliamentary Assistant.We wanted to hold his riding.But Cheri was a strong, articulate candidate who won the day.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,529 | 0,418 |
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 ».