UFOs, ETs, and Alien Abductions: A Scientist Looks at the Evidence by Don Donderi
Notice bibliographique
Résumé
Many books about UFOs appear each year, yet few of these books are worth reading; UFOs, ETs, and Alien Abductions is one of those few. The author, Don Donderi, holds a doctorate in psychology and spent most of his career at McGill University in Montreal as a professor, dean, and researcher. His specialties are human visual perception and memory, with several books and more than one hundred research papers and technical reports to his credit. He began to read about UFOs when he was ten years old. The interest has stayed with him throughout his life and motivated him to investigate several sightings as the opportunities arose. In 1968 he participated in a review of occupant cases as a consultant for the National Investigations Committee on Aerial Phenomena (NICAP), then the leading U.S. civilian UFO investigations organization. In the 1990s, when abductions dominated ufology, he consulted on how to interpret the results of a Roper Poll designed to uncover the prevalence of abduction-like experiences in the general public, and participated in major meetings such as the 1992 Abduction Study Conference held at MIT. He further lent his psychological expertise to a personality test for separating simulated abduction claims from honest experiential reports, and to an experiment that compared symbols reported by abductees with symbols imagined by non-abductees.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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 ».