Richard Stallman on Software Patents 2005-05-18
Notice bibliographique
Résumé
On 2005-05-18 Richard Stallman visited University of Calgary to talk about the dangers of software patents. Hosted by Calgary UNIX Users Group. ... RMS makes a few references specific to Canada, but most of his talk is applicable to any country. ... This footage was recorded in HD 1280x720x30p at 16x9. I have pan/scanned it to fill a 4:3 frame. For talking head footage, didn't see any point in uploading HD resolution footage. And IA isn't generating properly formatted derivatives of 16:9 (anamorphic) MPEG-2 footage yet. ... Audio was recorded onto an iRiver MP3 player/recorder (iFP-790) with an external passive microphone plugged in. There's a couple shots you can see it sitting on the table in front of RMS. Syncronized it with video in post. I find the iRiver a great way to capture audio, but an external microphone is needed as the iRiver tends to clip waveforms. The incoming volume control does NOT work for the built in mic, and the levels are too loud for any practical use. Darn shame. ... If anyone has need of the original HD footage, let me know. I can pull it off the camera and post small clips of the raw footage to IA if particular segments are good to anyone. The 16:9 might cut off less of RMS at times too (I was lazy when pan/scanning). Too darn big to post the whole HD thing. Segments with missing footage are exactly that. I was switching tapes or the STUPID JVC copy-from-camera-to-hard-drive program clipped my footage. If you need a missing piece, I'll see what I can do, or CUUG will probably have a 720x480 copy off someone else's camera. ... If you're listening to the MP3 or OGG ... the long silent pauses are RMS drinking Pepsi.
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 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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,484 | 0,424 |
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 ».