Notice bibliographique
Résumé
The University of Pennsylvania Working Papers in Linguistics (PWPL) is an occasional series published by the Penn Graduate Linguistics Society. The series has included volumes of previously unpublished work, or work in progress, by linguists with an ongoing affiliation with the Department, as well as volumes of papers from NWAV and the Penn Linguistics Colloquium/Conference. This volume contains selected papers from New Ways of Analyzing Variation 47 (NWAV 47), held October 18-21, 2018 in New York City, NY, at NYU.\nThanks go to Johanna Benz, Spencer Caplan, Gwen Hildebrandt, Jordan Kodner, Aini Li, Daoxin Li, Hassan Munshi, Lefteris Paparounas, Nari Rhee, Caitlin Richter, Jia Tian and Hong Zhang for their help in editing.\nSince Vol. 14.2, PWPL has been an internet-only publication. As of September 2014, the entire back catalog has been digitized and made available on ScholarlyCommons@Penn. Please continue citing PWPL papers or issues as you would a print journal article, though you may also provide the URL of the manuscript.\nAn example is below:\nHall, Erin and Ruth Maddeaux. 2020. /u/-fronting and /æ/-raising in Toronto Families. In University of Pennsylvania Working Papers in Linguistics 25.2, ed. Ruaridh Purse and Yosiane White, 51-60. Available at: http://repository.upenn.edu/pwpl/vol25/iss2/7\nPublication in the University of Pennsylvania Working Papers in Linguistics (PWPL) does not preclude submission of papers elsewhere; copyright is retained by the author(s) of individual papers.\nThe PWPL editors can be contacted at: U. Penn Working Papers in Linguistics, Department of Linguistics, 3401-C Walnut Street, Suite 300, C Wing, Philadelphia, PA 19104-6228 and working-papers@ling.upenn.edu.\nRuaridh Purse and Yosiane White, Issue Editors
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».