Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 has impacted us all—whether directly or indirectly—in a multitude of ways. Many of us have become ill from COVID-19 ourselves, as have members of our families, friends, and coworkers. Beyond health impacts (sometimes devastating), COVID-19 also has deeply impacted us socially and economically. With this context, I would like to briefly tell the story of Dr. Donald Keith “D. K.” Duncan, my uncle. D. K. was a well-known and highly respected Jamaican dental surgeon and radical politician, representing the People’s National Party (PNP). Through his political career, mainly with the PNP that lasted almost 50 years, he held numerous roles and made many significant accomplishments. He was a National Organizer, Member of Parliament, General Secretary, Regional Chairman, and Government Minister, among other notable roles, and serving on various committees. Remarkably, in the 1960s and 1970s, he vigorously and radically fought social injustices in Jamaica, including against racial, social, and economic injustices, such as by joining the Black Power Movement. However, D. K. was active in the Black struggle from his time at McGill University in Montreal, Canada, as a dental student. He considered himself a Revolutionary Democrat, and was genuinely and staunchly dedicated to Black and working-class Jamaicans.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,081 | 0,058 |
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 ».