Notice bibliographique
Résumé
In the aftermath of the school shootings in Newtown, Connecticut this past December, we experienced the world around us as less safe—understandably so. In response to such a tragic event, there is a degree of fear instilled in all of us that for many was at its peak in the New Year as we prepared to send our children back to school. The fear we experienced can be considered as both a cause and an effect. It is an effect in that it is an emotion brought about by a perceived threat; it is a cause in that reactions can be ascribed to it. School Boards across the United States and Canada reacted to the threat to school safety by investing in increased security strategies such as surveillance cameras, on-site police officers and security guards, enhanced lockdown procedures (all school entrances and classroom doors are locked at all times), and regular lockdown drills much like the fire drill practices with which we are all familiar. In Ontario, Canada for example, where I practiced for many years as a school-based child and youth care worker, the provincial government reacted by declaring that 10 million dollars would be immediately allocated to implement a “locked door” policy to enhance school security measures. All this is intended to protect our children from threat or harm and to create a safe environment in which children can play and learn.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,073 |
| Communication savante | 0,017 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».