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Enregistrement W7005849308

R-0935 Interview with Foster Folsom and Lilla Folsom

2016· other· en· W7005849308 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe University of North Carolina at Chapel Hill Digital Collections (The University of North Carolina at Chapel Hill) · 2016
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueStudy of Mite Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSouth carolinaAfrican americanRace (biology)Poison control
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foster Folsom was born in Charleston, South Carolina in 1947. His mom ran a hotel on Folly Beach and his dad worked at the Naval Shipyard. Lilla Folsom was born in 1952 in Charleston. Her dad died when she was young, and her mom ran a private school on James Island. Both of the Folsoms surfed in the 1960s, and Lilla worked at the local surf shop (McKevlin’s). Walker also did board repair for the shop. They didn’t get married until 1989 reconnecting after twenty years apart. Walker moved to Cocoa Beach, Florida to surf and attend Brevard County Community College. They talked about the influence of gender and race on surfing. Foster remembers “wade-ins” by African Americans at Folly Beach. He talks about the mixing of rednecks and hippies that created the surf community at Folly through the 1970s. Both Lilla and Foster consider themselves liberals compared to their families and some of their neighbors. At the time of the interview, they spend part of the summer and fall at a property they own on the Canadian coast.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,147 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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