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Enregistrement W6976547184 · doi:10.6068/dp14ba970219334

Trend 1998 - 2011. Institute of Museum and Library Services. Public Libraries Survey: Total Staff | Country: USA | State: Colorado | Library: LOVELAND PUBLIC LIBRARY, 1998-2011. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 058-001-008.

2015· other· en· W6976547184 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Planet · 2015
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroformInformation centerFiscal yearStatistics educationPublic sectorPublic educationQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Institute of Museum and Library Services (2015). Public Libraries Survey: Total Staff | Country: USA | State: Colorado | Library: LOVELAND PUBLIC LIBRARY, 1998-2011. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. [Data-file]. Dataset-ID: 058-001-008. Dataset: The number of librarians and all other paid staff. This dataset contains data on the resources, finances, and use of the public libraries in the United States presented by fiscal year. Data are collected in an annual survey of over 9,000 public libraries conducted by the Institute of Museum and Library Services. Each public library provided data for a 12-month period covering the fiscal year as defined by the locale. Please note that the National Center for Education Statistics (NCES) conducted the FY2005 and earlier Public Libraries Surveys and produced the data files. Category: Education Source: Institute of Museum and Library Services The Institute of Museum and Library Services provides federal funds to libraries and museums in the United States to support improvements in technology and public services. The Institute was founded in 1996 as authorized under the Museum and Library Services Act. http://www.imls.gov/ Subject: Workers, Skilled Workers, Public Libraries

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,021
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,081

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,206 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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