81 FRAGS in AMERICAN COUNTERATTACK | Hell Let Loose | WW2 50vs50 FPS
Notice bibliographique
Résumé
Warning: Content not suitable for under-aged viewing. Link to YouTube version: https://www.youtube.com/watch?v=6WLHEFMILqA Video created by The Shermanator . Rights to the gameplay footage belongs to Team17 Digital Ltd. Livestream: https://www.twitch.tv/shermanator1/ Here is the finale of the 2 HOUR long battle I had on Foy as an American rifleman with my trusty M1 Garand. I had an absolute blast and managed to rack up 81 total frags with an amazing comeback in the very, VERY end of the game! Connect with me: ●Twitch: https://www.twitch.tv/shermanator1/ ●Twitter: http://twitter.com/ShermanatorYT ●Discord: https://discord.gg/kNQrPEd ●Facebook: http://www.facebook.com/ShermanatorYT ●Instagram: https://instagram.com/shermanatoryt/ ●My PC: http://bit.ly/2wqYaNH ●About Me Hi! My name is Samuel, what's up? I am 25 years old and live in Canada (I am Dutch though!). Thanks for checking out my channel. I upload a wide variety of games in 1440p60, including but not limited to Battlefield 5, Men of War (Assault Squad 2), ARMA 3, Red Orchestra 2, Rising Storm 2: Vietnam, The Wargame Series, SQUAD, Post Scriptum, Heroes and Generals & Company of Heroes! I try to maintain a healthy balance between fun and tactical gameplay, mixing videos with tips, tricks and random gameplay that can be from any game! If you like the content make sure to hit the subscribe button! Want to contact me? Send me an Email or tweet me, I rarely check YouTube's private messages! ~Thanks for watching!
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».