Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
On this episode of the podcast we're off to Montreal Toronto! If you've listened to a lot of episodes of the podcast, you would know that we very rarely travel our home country of Canada, so when we had the opportunity to go to Montreal Toronto, we were very excited about it! We spent our first 3 days of the trip in Montreal, and we take you with us as we explore downtown Montreal, the Old Town, and up Mont Royal. This episode also includes a conversation from our local friend, Karl-Philip Valle, who shares what he loves most about living in Montreal. While in Montreal, we had the opportunity to eat poutine, and explore so many awesome areas of the city. After 3 days in Montreal, we headed on to Toronto where we spent 5 days exploring the city. We explored downtown, Kensington Market, the CN Tower and the Harbourfront, and the Distillery District, among other areas. We had so much fun checking out awesome cafes and eating great food and immersing ourselves in Canada's largest and most multi-cultural city. We had the opportunity to meet up with friends and family. Finally, Amanda shares about her solo adventure to Niagara Falls and how the met her expectations and was a great day of exploring! Enjoy! You can also check out our new travel community on Facebook where you can ask questions, get travel recommendations, and find community members in your area! This episode of the podcast is brought to you by YOU, the listeners of the show! Thank you to all of our supporters on Patreon - you are the reason we can continue producing TWW! If you want to support the show AND get great rewards, join us at www.patreon.com/theworldwanderers. Music Credits: www.bensound.com
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,586 | 0,014 |
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 découle