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Enregistrement W6969103996 · doi:10.5281/zenodo.8374981

Political optimization algorithm

2023· other· en· W6969103996 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Politics and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermissionCopyingNoticePublicationExploitIntellectual propertyConstruct (python library)Fair usePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All Rights Reserved. All material appearing on the this article and the idea (“content”) is protected by copyright under U.S. Copyright laws/ Canadian Copyright/ EU Copyright laws/ Berne Convention 1988 and is the property of authors or the party credited as the provider of the content. You may not copy, reproduce, distribute, publish, display, perform, modify, create derivative works, transmit, or in any way exploit any such content, nor may you distribute any part of this content over any network, including a local area network, sell or offer it for sale, or use such content to construct any kind of database. You may not alter or remove any copyright or other notice from copies of the content on this article. Copying or storing any content except as provided above is expressly prohibited without prior written permission of the author or the copyright holder identified in the individual content’s copyright notice. For permission to use the content, please contact the authors. Under Canadian Crown Copyright License: Copyright is an author/creator's exclusive legal right to reproduce, publish and sell a work. Abstract. The use of cutting-edge technologies has revolutionized the way political marketing strategies are formulated. By optimizing the political environment through advanced tools, it is now possible to create effective and inclusive strategies that cater to the needs of diverse groups. With the help of new technologies, it is possible to analyze vast amounts of data available on the internet and compile it based on various factors such as time stamp, gender, age, and orientation. This information can be used to generate insights into the preferences of different groups, which can help in creating targeted political marketing strategies. In essence, the use of new technologies in political marketing has made it possible to create data-driven and inclusive strategies that cater to the needs of diverse groups. By leveraging these technologies, politicians can connect with their constituents in a more meaningful way and create a positive impact on the political landscape.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,018

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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