Notice bibliographique
Résumé
The following description is provided by the publisher: 2016 POETRY CONTEST (Judged by Kayla Czaga) GRAND PRIZE “The Flood of ’37” by Kevin Shaw RUNNERS-UP “Post Ta Ta Creek-ism” by Stephanie Warner “post-its for the girls in the backyard” by Kerrie McNair 2016 FICTION CONTEST (Judged by Lee Maracle) GRAND PRIZE “You Can Do Better” by Taryn Pearcey RUNNERS-UP “Montreal River” by Lesley Krueger “Bereavement Tax Credit” by Richard Kelly Kemick FICTION “Things Not To Do” by Jessica Westhead “Whistle, Click” by Stephanie Yorke “Take the Boy” by SJ Sindu “Chickens” by Melanie Mah “The Search” by Tyler Keevil NON FICTION “Chinchillas” by Marcia Walker “Rail” by Ben Merriman “The Thunder of Galloping Horses” by Angela Rebrec POETRY “(Re)Orchards: Workshirts or Eden” by Renee Jackson-Harper “Three Poems” by Laura Clarke “Three Poems” by ryan fitzpatrick “Spill” by Chloë Catán “Regeneration (Acornal, Coralic, Human)” by Sarah Wolfson “Death Removes Itself: Your Briefs on Every Door” by Esvie Coemish “Two Poems” by Geoffrey Nilson “Two Poems” by Jan Zwicky TRANSLATION “Sea of Showers” by Alexánder Obando, Translation by Andrés Alfaro “The Arrival of Seagulls” by Raed Anis Al-Jishi, Translation by Amira Rammah
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,814 | 0,698 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».