Notice bibliographique
Résumé
We are delighted to express our appreciation to the long list of people and institutions who have made this edition possible and encouraged us in pursuing it.Foremost are our colleagues and teachers, without whose early and ongoing advice and support we could neither have begun nor completed this project: the late Eric Stanley (with particular thanks for introductions to the Bodleian Library, Oxford hospitality, and bringing two of his students from different sides of the Atlantic together); Linda Voigts, George Keiser, Monica Green, and Peter Jones for their indispensable contributions to our understanding of the history of medicine, especially in England; the late A.G. Rigg for many years of help with Daniel's Latin and Greek sources; Ralph Hanna and Tony Edwards for their helpfully astringent advice at the beginning of the project and Laurence Moulinier-Brogi for her advice near its end; Jake Walsh Morrissey and especially Faith Wallis for their special contributions in relation to Daniel's beta text, herbal knowledge, astronomical and calendric interests, and more esoteric sources.We also gratefully acknowledge the help of colleagues on the MEDMED-L listserv, founded and maintained by Monica Green, in solving some of the knottier puzzles posed by Daniel's authority-citations, and an anonymous reader for University of Toronto Press for suggestions on linguistic aspects of the edition.Errors that remain are our own
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,311 | 0,218 |
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 ».