Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
1. Introduction (Gale R. Owen-Crocker, Professor of Anglo-Saxon Culture at the University of Manchester, UK and Director of the AHRC-funded project 'The Lexis of Cloth and Clothing in Britain c. 700-1450' and Maria Carmela Cesario, Lecturer in Medieval English Language and Literature at Brasenose College, University of Oxford, UK) 2. The construction and writing of Anglo-Saxon manuscripts (Alexander Rumble, Reader in Palaeography and Director of the Manchester Centre for Anglo-Saxon Studies at the University of Manchester, UK) 3. Manuscript sources of Old English prose (Donald Scragg, Emeritus Professor of Anglo-Saxon Studies at the University of Manchester, UK 4. Manuscript sources of Old English poetry (Elaine Treharne, Professor of Medieval Literature at Florida State University, USA and Co-Director of the AHRC-funded project 'The Production and Use of English Manuscripts 1060-1220') 5. A survey of Latin manuscripts (Gernot Wieland, Professor of English at the University of British Columbia, Canada) 6. Reading between (and beyond) the lines: glosses and notes in Anglo-Saxon manuscripts (Timothy Graham, Associate Professor of History and Director of the Institute for Medieval Studies, University of New Mexico, USA) 7. Manuscript art (Catherine Karkov, Professor of Art History at the University of Leeds, UK) 8. From manuscript to computer (Stuart Lee, Acting Director of University Computing Services and a teaching member of the English Faculty at the University of Oxford, UK and Daniel O'Donnell, Associate Professor of English, Chair of the Text Encoding Initiative and Director of the Digital Medievalist Project, University of Lethbridge, Canada) Glossary Index of Manuscripts Index
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle