Notice bibliographique
Résumé
Early in his judicial career, U.S. District Judge Warren K. Urbom was assigned a yearlong string of criminal trials arising from a seventy-one-day armed standoff between the American Indian Movement and federal law enforcement at Wounded Knee, South Dakota. In Called to Justice Urbom provides the first behind-the-scenes look at what quickly became one of the most significant series of federal trials of the twentieth century. Yet Wounded Knee was only one set of monumental cases Urbom presided over during his years on the bench, a set that in turn forms but one chapter in a remarkable life story. Urbom’s memoir begins on a small farm in Nebraska during the dustbowl 1930s. From making it through the Great Depression and drought to serving in World War II, working summers for his father’s dirt-moving business, and going to school on the G.I. Bill, Urbom’s experiences constitute a classic American story of making the most of opportunity, inspiration, and a little luck. Urbom gives a candid account of his time as a trial lawyer and his early plans to become a minister—and of the effect both had on his judicial career. His story offers a rare inside view of what it means to be a federal judge—the nuts and bolts of conducting trials, weighing evidence, and making decisions—but also considers the questions of law and morality, all within the framework of a life well lived and richly recounted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,419 | 0,191 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».