Notice bibliographique
Résumé
m a n y people deserv e r ecogn i t ion for the encouragement and insight they lent to this project at various times over the last six years.By introducing me to early American and Indigenous literatures, Drew Lopenzina put me on this path, fundamentally changing the way I think about Canada, Atlantic Canada, and the northeast.April Shemak supported me through my own messy experience of "cartographic dissonance," which played out in what was otherwise perhaps the most unsuitable environment possible: the small east-Texas prison town of Huntsville.Jennifer Andrews humoured and supported me from the beginning of our relationship, encouraging me to pursue my interests with impunity while simultaneously (and sagely) advising me to use fewer soil metaphors in my grant proposals.Thank you, Jen, for always looking out for me and for showing me that it is possible to balance this kind of all-consuming work with a robust family life.Elizabeth Mancke has made innumerable contributions to everything I have published since meeting her; without our weekly coffee dates at the library, this book would not be near finished.Elizabeth, thank you for showing me how to map ideas out loud and on paper.Your brilliance, kindness, and generosity make the scholars around you immeasurably better, and I aspire to someday mentor and support others in a similar way.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,274 | 0,166 |
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 ».