Notice bibliographique
Résumé
Amazon is a multinational firm based in the United States. Cloud computing and online commerce are the two primary focuses of the company's commercial activities. On July 6, 1994, Jeff Bezos established the corporation that would later bear his name. The organization's headquarters may be found in the beautiful city of Seattle, in the state of Washington. Jeff Bezos is the chairman, president, and chief executive officer of the company. Amazon began as a website that specialized in the sale of books. A few years later, the company took the choice to increase the scope of its offers and began selling more products, including software, jewelry, apparel, home furnishings, electrical goods, and leather goods, among other things. A number of the company's websites are used in the process of exporting the company's products to overseas customers. The corporation keeps separate websites up and running for each of the following countries and regions: The United States of America, Australia, the United Kingdom, Canada, Germany, Italy, France, Ireland, the Netherlands, Spain, Japan, China, India, Mexico, and Brazil. It was able to surpass Wal-Mart Stores, Inc. in the middle of 2015 to become the most valuable retailer in the country, displacing it as the previous leader. The company provides the world with the cloud infrastructure solution that is the most complete of its kind. Both the company's existing resources and its revenues have seen significant growth over the course of the past three years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,334 | 0,947 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».