Parcul Natural Porţile de Fier: monografie
Notice bibliographique
Résumé
Parcul Natural Porţile de Fier: monografie Invitație în Parcul Natural Porțile de Fier 1 Maria Pătroescu, Laurențiu Rozylowicz, Marian C. Jiplea Parcul Natural Porțile de Fier. Repere administrative și legislative 7 Mihai R. Niță, Marian C. Jiplea, Diana A. Onose, Maria Pătroescu Potențialul ecologic al Parcului Natural Porțile de Fier 18 Steluța Manolache, Iulian M. Niculae, Simona R. Grădinaru, Andreea Niță, Vasile Bagrinovschi Introducere la Geologia Parcului Natural Porțile de Fier 26 Mihai Emilian Popa Comunitățile umane și peisajele din Parcul Natural Porțile de Fier 63 Iulian M. Niculae, Catălin V. Toboiu, Maria Pătroescu, Cristian I. Iojă, Mihai R. Niță, Cristiana M. Ciocănea Biodiversitatea Parcului Natural Porțile de Fier 85 Steluța Manolache, Laurențiu Rozylowicz, Maria Pătroescu, Amalia R. Dumbravă Turism în Parcul Natural Porțile de Fier 126 Andreea Niță, Athanasios A. Gavrilidis, Cătălin V. Toboiu, Gabriel O. Vânău, Marius L. Matache, Simona R. Grădinaru, Felix Baratky Bibliografie 148
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,177 | 0,034 |
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 ».