Notice bibliographique
Résumé
The project that became this book developed over many years.I, therefore, owe much to the people who helped make this book possible in the first place.At the University of Toronto, James Retallack provided rigorous and invaluable guidance for this project from the beginning.What began as a story about foreign relations among small German states became much more meaningful because of his influence.Jim taught me how to write and think like a historian.A short paragraph cannot do him justice, but I hope seeing this study in print will start to make good the countless hours that he spent mentoring me.I also owe a great deal to Doris Bergen, whose careful suggestions, insight, and seemingly inexhaustible enthusiasm shaped this book at every step.Doris remains an expert at the well-timed word of encouragement and is a model of pedagogical practice.She has been a source of constant inspiration for me and many other aspiring historians, and I hope I fulfilled some of her hopes for this project.I am extremely grateful that James Brophy of the University of Delaware joined my committee just before the global pandemic waylaid so many other plans.He succeeded in combining sharpness and kindness in his role.Jim Brophy's critiques and questions about both minutia and the big picture turned these chapters into something others might want to read.I would also like to thank Prof. Abigail Green at the University of Oxford for agreeing to serve as the external examiner of my dissertation.Her insights greatly improved this study.My gratitude also goes to Anna Holian at Arizona State University, who first encouraged my interest in German history.
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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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,392 | 0,215 |
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 ».