Notice bibliographique
Résumé
How do we learn from each other for the betterment of our communities? Facilitated by the BC Rural Network (BCRN) as a forum to share the challenges and successes of rural networks within BC and across the country, this session focuses on the role grass-roots networking organizations play in bettering the lives of rural Canadians. CRRF conference participants are invited to take part in a discussion of key questions like: How are the tools, resources and experiences which are important to rural communities identified, coordinated and disseminated? How are linkages between communities, rural organizations, researchers and policy-makers built? How do rural networks operate effectively and evolve to meet changing community needs? This interactive session will be an opportunity for us to learn from each other about how to build and maintain rural networks and communities. The BCRN was established as a community driven non-profit in 2004 with the goal of building stronger rural and remote communities in BC by promoting better understanding of rural issues across all jurisdictions and developing responses to rural issues. Please see www.bcruralnetwork.ca for more information.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,013 |
| Communication savante | 0,013 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,006 |
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 ».