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
The posters here include the following: [1]. Landscape, West Concord, Minnesota / artist, David Granahan -- [2]. Southwest impression, Colorado plateau / artist, Michael David Brown -- [3]. Dawn, Mahomet, Illinois / photo by William Kuykendall -- [4]. Sorghum processing, Carnesville, Georgia / photo by Ray Lustig -- [5]. Harvest break, Presque Isle, Maine / USDA photo by George Robinson -- [6]. Roundup, Augusta, Montana / photo by Lowell Georgia -- [7]. Sheep, Underhill, Vermont / photo by George Robinson -- [8]. Cotton harvesting, Vienna, Georgia / USDA photo by Ray Lustig -- [9]. Miracle crop [soybeans], Vienna, Georgia / photo by Ray Lustig -- [10]. Homegrown [tomatoes and okra], southern Maryland / photo by Ray Lustig -- [11]. The flag, Kossuth County, Iowa / photo by Thomas DeFeo -- [12]. Apple harvest, Rappahannock County, Virginia / photo by Byron Schumaker -- [13]. Super cabbage, Palmer, Alaska / photo by Charles O'Rear -- [14]. Sugarcane fields, Pearl City, Hawaii / photo by Charles O'Rear -- [15]. Wyoming morning, Grant Tetons, Wyoming / photo by Jonathan Wright -- [16]. The Palouse, Pacific Northwest / photo by Doug Wilson -- [17]. Corn harvesting, Cedar Falls, Iowa / photo by Thomas DeFeo -- [18]. Rural farm, New Hampshire countryside / artist, Jim Schleyer. Please note that posters #1 and 12 are missing from the Portfolio of American Agriculture series and are, therefore, not listed here.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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