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Enregistrement W4416487799 · doi:10.5040/9798881834197

Greenland

2023· book· W4416487799 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRowman & Littlefield eBooks · 2023
Typebook
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationSubject (documents)CapeTourismCultural heritageModernization theoryCapital (architecture)Danish

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greenland provides extensive and richly illustrated, area-specific knowledge about Greenland’s nature and landscape, history, culture, society and businesses as well as its towns and settlements. A total of 87 mainly Greenlandic researchers and experts have contributed with their knowledge to this book about the most essential topics from Cape Morris Jesup to Uummannarsuaq (Cape Farewell) and from Qaanaaq to Danmarkshavn. Covering almost 2.5 million km2 and with a population of around 56,000, Greenland is the world’s largest island and most sparsely populated area. Gain an insight into the history of geological formations and read about the ice sheet, which, as a result of melting and global warming, is now the subject of increased international interest. Understand the background of the marvelous icebergs at Qeqertarsuup Tunua and take the dog sled or snowmobile to the small remote and self-sufficient settlements. Take a tour of the capital of Nuuk and the other towns on the southern part of the west coast. This was where Danish-Norwegian missionary Hans Egede first set foot in 1721, and from where the Danish colonization began, which had a severe impact on Inuit culture. Read about modernization endeavors, the calls for secession, the influence of the rock band Sume and the referendums in 1979 and 2008 that led to Greenlandic self-government. Learn about the traditional culture featuring elements such as the drum dance, which has seen renewed interest and has been included on UNESCO’s World Heritage List of Intangible Cultural Heritage. Greenland covers all the essentials. From the most common to the most special.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6740,480

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,260 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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