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Enregistrement W4409907699 · doi:10.21983/p3.0110.1.15

Travelling Through Words

2015· book-chapter· en· W4409907699 sur OpenAlexaff
Derek Gregory

Notice bibliographique

RevuePunctum Books · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTravel Writing and Literature
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoryLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The way I write — by which I mean both the practices I follow and (please God) the style of my writing — has changed over the years: though, as I tell all my students, that doesn’t mean it’s become any easier.I wrote my PhD thesis (on the woolen industry in Yorkshire between 1780 and 1840) in three weeks. Really. Starting at 7a.m., with thirty minutes off for lunch (including a walk to the corner shop for a newspaper, trailed by our deeply suspicious cat all the way there and all the way back), an hour off for dinner and the quick pleasure of a novel, knocking off at midnight. Every day for twenty-one days. When I finished I promised myself I’d never work like that again. Years later, while I was writing The Colonial Present, I became wholly absorbed in the attempt to keep up with a cascade of real-time events in multiple places. My training as an historical geographer hadn’t prepared me for that — I’d always envied the ability of colleagues writing about contempo-rary issues to make sense of a world that was changing around them as they wrote — and there were times when I yearned for the less frenetic pace of archival work. But I wasn’t writing to a deadline — though as the project swelled beyond an analysis of the US-led invasion of Afghanistan to include Israel’s renewed assault on occupied Palestine and then the US-led invasion of Iraq, I decided I must finish before Bush invaded France.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0110,012
Communication savante0,0270,025
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1590,108

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,150 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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