Notice bibliographique
Résumé
he initial discussion leading to the development of this study originated some thirteen years ago when Mark and Diane were faculty members in the Department of Leisure Studies and Services at the University of Oregon.Ironically, shortly thereafter we were, along with approximately 100 other untenured colleagues, both pink slipped as part of the University's reaction to a state-imposed twelve percent budget cut.We were fortunate to both secure positions at other universities before our Oregon positions were eliminated.Nevertheless, the very real feeling of being devalued professionally and the sense of loss with respect to our colleagues and academic community were sobering.The downsizing experience gave us renewed resolve and added empathy with respect to studying unemployment and leisure.We are grateful for the financial support of the Ontario Ministry of Tourism and Recreation, which made this project possible.Also, the gracious support of the staff, especially Barry Daniels, at the Canada Employment Centre was important in the early stages of recruitment and data collection.We would like to acknowledge a number of individuals who have contributed to this research project over the past few years.The principal research assistant for the data collection and data organization phases of the study was Laurie B. Whyte, then a graduate student in the Department of Recreation and Leisure Studies, University of Waterloo.Data collection, entry, organization, and analysis assistance was provided by numerous students and staff, unless otherwise noted, who were at or are from the University of Waterloo's Department of Recreation and Leisure Studies.This assistance was invaluable in informing the authors as we developed the final product.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,373 | 0,237 |
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 ».