Notice bibliographique
Résumé
With the plethora of books available on the Battle of the Atlantic and on German wartime U-boats, it would be reasonable to ask, why more of the same?Particularly in that Edwards' book was first issued some ten years ago.But after receiving Paterson's The U-Boat War to review and then acquiring a new printing (not a reprint, evidently) of Edwards' book about Jervis Bay's loss, I decided to reread the second in light of the tone and implications raised in Paterson's more recent assessment of the same war.In his book, Edwards has made a well-argued assessment that, in the long run, Admiral Doenitz's U-boat arm really never had an obvious or continuing chance of winning the "U-boat tonnage war."His is a wide-ranging reexamination of that back-and-forth struggle from the German perspective, rather than the usual assessment of Allied attacking ships based on aircraft reports and memories.Meanwhile, Paterson continues the emphasis on the diaries meticulously kept in Doenitz's headquarters, augmented by the Kriegstagebuchs (boat logbooks), personal reports and diaries of U-boat commanders and others.This provides a valuable and largely different view of
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,022 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».