Notice bibliographique
Résumé
Reportager Award 2015 \nhttp://reportager.uwe.ac.uk/award.htm \n \nThe reportager award was conceived and curated by Gary Embury. It is the first International reportage drawing award of its kind. Moleskine in Milan sponsored the award enabling 4 awards to be made. A professional award consisting of £600 prize and £1700 travel Bursary. A student prize of £300 and £1300 travel bursary. The professional recipient subsequently used the money to make drawings in Chandigarh in India. The student award enabled the artist to travel to Cuba to make a series of drawings on location. Two smaller special awards were made for work produced in a Moleskine journal. \nTotal Number of Entries. \n130 projects in total. Of which 69 were student entries. \nEntries received from United Kingdom, United States, Italy, Canada, Malaysia, China, Slovakia, Germany, Taiwan, Czechoslovakia, Spain, Australia, Norway, South Korea, Brazil, Egypt, Belgium, \nUganda, Portugal, Costa Rica, Mexico, Austria. \n Numbers accepted for exhibition. \n75 entries of which 39 were professional entries \n Number of individual original artwork and digital print for exhibition – 350
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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,771 | 0,715 |
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 ».