Notice bibliographique
Résumé
Local knowledge theory and methods: an urban model from Indonesia, Christoph Antweiler Doing and knowing: questions about studies of local knowledge, Andrew P. Vayda, Bradley B. Walters and Indah Setyawati A decision model for the incorporation of indigenous knowledge into development projects, Paul Sillitoe and Julian Barr Triangulation with tecnicos: a method for rapid assessment of local knowledge, Jeffery W. Bentley, Eric Boa, Percy Vilca and John Stonehouse Local history as 'indigenous knowledge': aeroplanes, conservation and development in Haia and Maimafu, Papua New Guinea, David Ellis and Paige West The INGO, the project and the investigation of 'indigenous knowledge': the case of non-timber forest product (NTFP), Sebastian Taylor Indigenous views on the terms of participation in the development of biodiversity conservation in Nepal, Ben Campbell Negotiating change, maintaining continuity: science education and indigenous knowledge in Eastern Canada, Trudy Sable The re-emergence of traditional medicine and health care in post-colonial India and national identity, Subhadra Mitra Channa In dialogue with indigenous knowledge: sharing research to promote empowerment of rural communities in India, R. Baumgartner, G.K. Karanth, G.S. Aurora and V. Ramaswamy Index.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».