Notice bibliographique
Résumé
By Linda EdgecombeIt's pretty pathetic when a gal from Kelowna, B.C., admits I've had enough of the white stuff and it's only the middle of January.Not only have we had record snowfalls, we've reached record low temperatures.It hasn't been this cold since 1979.At least in 1979, wearing a full-length fur was not yet a criminal offence.So keeping things politically correct, I'll keep to my micro fibre jackets and layer, layer, layer… So, it's too cold to golf and too hot at home, actually the country song was the other way around.What do we do when the Christmas and New Year's celebrations wane, the bills start coming in, and you realize you should have purchased several thousand dollars of RRSPs just to keep your taxes within reason?We eat, of course, wear expandable pants and pray no one sees us as we shop at our local grocery and video stores wearing our kids' hat and mitt combinations.By the end of February, most of us have given up on our New Year's resolutions and are now planning a new program to start right after the Easter chocolate has been consumed.This is so depressing, it's almost humorous.To add to this mood, as I write this short article, the band Bread is playing on the radio.Now there's a pick-me-up.A very good friend once advised me, "If you insist on sitting in the outhouse of life, only stay as long as it's warm, then GET OUT!"
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,127 | 0,089 |
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 ».