Notice bibliographique
Résumé
Rachel Mullen1 first realized 1 had the language competency of a French four-year-old upon meeting a native Quebecois the final week of school.The problem was, this revelation came a week and a half before 1 was set to study in France for two months.1 was riding around the parking lot of Brookside Park on a friend's mini motorcycle, one similar to the type you see clowns wobble around on in slow paced parades.My friends and 1 had all taken a spin on it, some better than others, when a tall, dark haired man wearing a large camera and strap around his neck walked up to us."Hallo. 1 was wondzering if you could tell me what is zat?" he asked my friend Steve.A small red siren went off inside my head.Man Dieu! Zat was a Frenchman."Did you hear him?" 1 whispered to my friend Missy, my eyes wide and eyebrows arched."He's French. 1 know it.1 just know it."1 watched him ride around the pavement, his mouth open and laugh high.As he dismounted the vehicle made for parading Shriners and posed for a picture with it, 1 approached him, ready to make his night by speaking to him in the language of love.This man probably hadn't spoken French in weeks, even months.1 would be performing a service for the greater good of our global family."Are you from France?" 1 boldly asked him as he muttered his "Zank yous" to Steve and the rest of us."No, 1 come from Quebec. 1 am studzying Enzineering here for za zemester," he responded.Ah, not a true Frenchman, but a breed nonetheless. 1 could still use my skills and expertise on him."I wondered because 1 speak French," 1 said, my voice leaping an octave."Really?" he said.He went on in French.At least 1 thought it was French.This is what 1 heard in English: "I have not fdjsiflf soklestw in the United States.""What?" 1 said, my neck jutting forward like a clucking chicken.He repeated again, "I said, 1 have not afjklcxui person in the
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,444 | 0,213 |
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 ».