349 - Canada Leads World in Harvesting Organs of MAID Donors
Notice bibliographique
Résumé
Dr. Kevin Stillwagon is our guest today. Dr. Stillwagon is a doctor and a former commercial airline pilot and will give us his opinion on some of the strange decisions that the FAA is making concerning pilots.We're Number 1! But not in a good way as we lead the world in organ donations from deceased MAID patients. Clearly, morals are on the decline and we will look at a number of stories highlighting that.Dr. Stillwagon's Course: https://odem.cloud/program-details/1798Show Resources: https://bit.ly/3XIiHJF ☆ We no longer can trust our mainstream media, which is why independent journalists such as myself are the new way to receive accurate information about our world. Thank you for supporting us - your generosity and kindness to help us keep information like this coming! ☆~ L I N K S ~ ➞ DONATE AT: https://www.lauralynn.tv/ or lauralynnlive@protonmail.com➞ SHOP: https://teespring.com/stores/laura-lynns-store-2➞ TWITTER: @LauraLynnTT➞ FACEBOOK: Laura-Lynn Tyler Thompson➞ RUMBLE: https://rumble.com/c/LauraLynnTylerThompson➞ BITCHUTE: https://www.bitchute.com/channel/BodlXs2IF22h/➞ YOUTUBE: https://www.youtube.com/LauraLynnTyler➞ TWITCH: https://www.twitch.tv/lauralynnthompson➞ DLIVE: https://dlive.tv/Laura-Lynn➞ ODYSEE: https://odysee.com/@LauraLynnTT:9➞ GETTR: https://www.gettr.com/user/lauralynn➞ LIBRTI: https://librti.com/laura-lynn-tyler-thompson
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».