Ukraine calling a kaleidoscope from Hromadske Radio 2016-2019
Notice bibliographique
Résumé
This book is like a time capsule containing a selection of interviews that aired on Hromadske Radio's Ukraine Calling show. They capture what people were thinking during a critical time in the country's history, from the July 2016 NATO Summit through to Volodymyr Zelenskyy's 2019 landslide election victories. Decision makers, opinion makers, and other interesting people commented on events of the day as well as larger issues. Topics range from politics to sports, religion, history, war, books, diplomacy, health, business, art, holidays, foreign policy, anniversaries, public opinion to freedom of speech. Interview guests include Canada's then Foreign Minister Chrystia Freeland, writer Andrey Kurkov, Crimean political prisoner Hennadii Afanasiev, who was tortured in 2014, Ukraine's acting Health Minister Ulana Suprun, American analyst/journalist Brian Whitmore, UNHRC's Pablo Mateu, ethnologist Ihor Poshyvailo, investment banker Olena Bilan, Tufts University's Daniel Drezner, a cameo appearance by Boris Johnson, and many more. Together these interviews provide a unique, diverse, and kaleidoscopic perspective conveying the substance, atmosphere, and flavor of Ukraine while it was on the receiving end of a hybrid war from Russia
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».