Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
1. Penggunaan buaian. 2. Lagu pengantar tidur. 3. Menyusui. 4. Membeli ASI. 5. Penggunaan ibu susu. 6. Menyapih anak. 7. Sang ibu turun dari rumah. 8. Ibu dan anak turun di Tawailia dan Napu. 9. Ibu dan anak di Besoa. 10. Ibu dan anak di Bada'. 11. Buriro (Bada' Buriro'). 12. Anak dibawa turun ke bawah (kelompok Kaili dan Sigi). 13. Ibu dan anak dalam kelompok Pakawa. 14. Pada kelompok Kulawi. 15. Pada kelompok Koro. 16. Saat anak menyeberangi sungai. 17. Berkunjung bersama bayi. 18. Hadiah dari ayah kepada mertuanya untuk anak pertamanya. 19. Motinuwui untuk anak. 20. Meawoloi di Bada' dan Besoa. 21. Rabonto'oni di Rampi. 22. Mopahiwu di kalangan suku Koro dan Kulawi. 23. Pengorbanan anjing untuk bayi yang baru lahir, mebau. 24. Bayi menangis terus menerus. 25. Arti bintik-bintik pada kulit anak. 26. Makna ciri-ciri tubuh lainnya. 27. Pemberian nama. 28. Mengganti nama. 29. Mengadopsi anak. 30. Usia anak. 31. Tumbuh gigi. 32. Pergantian gigi. 33. Rambut dan kuku anak dipotong untuk pertama kalinya. 34. Apa yang terjadi pada rambut (kuku) yang dipotong? 35. Sunat dan asal usulnya. 36. Sunat pertama atau sunat pura-pura pada beberapa kelompok. 37. Perayaan untuk anak perempuan. 38. Sunat di antara suku-suku pegunungan. 39. Operator dan upahnya. 40. Operasi. 41. Pengaruh wanita terhadap sunat. 42. Setelah sunat. 43. Tujuan sunat. 44. Menusuk daun telinga. 45. Membakar lengan. 46. Mutilasi gigi. 47. Operasi dan operatornya. 48. Setelah operasi. Gigi dihitamkan. 49. Asal usul pemotongan gigi. 50. Sebab-sebab pemotongan gigi. 51. Permainan anak- anak.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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 découle