Notice bibliographique
Résumé
For this project, I researched different world views according to students who have studied abroad. The reason I chose this topic was because during my travels abroad, I met many people from other countries. Their views of where I am from were intriguing to me. For example, when I traveled as a child, when I said I was American, many people would stick up their noses. When I said I was from Chicago, I heard many phrases about what Chicago is famous for, the most frequent one being ???Oh Chicago! BANG! BANG!??? (in reference to Al Capone). During my recent trip to Egypt, I decided to experiment with this phenomenon. Because the Bush administration was looked down upon by other countries, many people told me when traveling I should say I was German or Canadian. My friends and I tried this for a few days, however we would get confused on which nationality we had decided to be each day. Eventually, we resorted back to claiming our American nationality, in hopes that we would not be killed because of our past president???s reputation. To our surprise, the reaction to our Egyptian friends was not that they hated out nation, but that they loved our current president and in consequence, loved Americans. Soon, the responses changed from their indifference to our ???German and Canadian nationalities??? to ???Obama! We love Obama! We love Americans!???.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,123 | 0,123 |
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 ».