Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Part I: Introducing Vancouver and Victoria. Chapter 1: Discovering the Best of Vancouver and Victoria. Chapter 2: Digging Deeper into Vancouver and Victoria. Chapter 3: Deciding When to Go. Part II: Planning Your Trip to Vancouver and Victoria. Chapter 4: Managing Your Money. Chapter 5: Getting to Vancouver and Victoria. Chapter 6: Catering to Special Travel Needs or Interests. Chapter 7: Taking Care of the Remaining Details. Part III: Vancouver. Chapter 8: Arriving and Getting Oriented. Chapter 9: Checking In at Vancouver's Best Hotels. Chapter 10: Dining and Snacking in Vancouver. Chapter 11: Exploring Vancouver. Chapter 12: Shopping the Local Stores. Chapter 13: Following an Itinerary: Four Great Options. Chapter 14: Going Beyond Vancouver: Three Great Day Trips. Chapter 15: Living It Up After Dark: Vancouver's Nightlife. Part IV: Victoria. Chapter 16: Arriving and Getting Oriented. Chapter 17: Checking In at Victoria's Best Hotels. Chapter 18: Dining and Snacking in Victoria. Chapter 19: Discovering Victoria's Best Attractions.8 Chapter 20: Shopping the Local Stores. Chapter 21: Following an Itinerary: Two Great Options. Chapter 22: Living It Up After the Sun Goes Down: Victoria Nightlife. Part V: The Part of Tens. Chapter 23: Ten Things You Can't Live Without in Vancouver. Chapter 24: Ten Things You Can't Live Without in Victoria. Chapter 25: Ten Celebrities You Didn't Realize Were from the Area. Appendix: Quick Concierge. 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,684 | 0,416 |
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 ».