Notice bibliographique
Résumé
Once upon a time I moved to a big city and found myself broke and unemployed.When I was plucked from an unemployment seminar to be a receptionist for a talent agency, I merrily embraced it.I was grateful for the job and resigned to a life beyond the hallowed halls of the university.But through a strange twist of fate I soon found myself an agent at that company selling Canadian talent to Canadian organizations.As a former student of life writing, I realized very quickly that people liked a good story.A story of origins.A story of struggle and discovery.Life stories created an illusion of access to a personality whose accomplishments were already self-evident.Life stories could clinch a deal.And so there, in a cubicle in Toronto, began the first glimmerings of this book and my return to academia.Between then and now, I have been helped and inspired along the way by countless people.And while it is customary to thank our loved ones last in the Acknowledgements (why should that be?),I must begin there, because when you have been lucky enough to find a partner who shares your burdens, prods you on, listens carefully and advises, keeps you fed and sane, and knows when it is time for a hug and when it's time for a glass of wine, then you too recognize that your successes are built on their love and labour.Thank you, Ryan Veenstra.For everything.I have also been blessed with an extraordinarily supportive community of scholars who share my interest and fascination with Canadian popular cultures.For over ten years now Lorraine York has been my mentor, friend, and colleague, and while I cannot ever hope to repay her generosity and many kindnesses, I can, at least, try to pay it forward.
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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 | 0,008 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,533 | 0,450 |
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 ».