SBOH-6, Mary Spilman Crane
Notice bibliographique
Résumé
30 a.m.-Ok Mary.When and where were you born?I was born in Marysville, CA in 1923.-And how long has your family lived in the Marysville/Sutter Buttes area?My family came in the 1870s to Sutter County and settled in the Live Oak area.And my husband's family came here, to this ranch, in 1852.So they've been here a long time.-Yeah, is this your husband's famil-This is my husband's family ranch up here.-And do you know how he came, his family came about to own this ranch?Yes, they homesteaded it, or they did not pay for any of the land.Whatever they, they had come from Ohio and spent two winters in Iowa and then they came to Marysville in the late forties, 1840s, and then they came here in '52 and this land was granted in some manner and this is how they got it and they got around 1250 acres.And it was here, this ranch that I have is, was part of that parcel.-OK.So how did you meet your husband-Went to high school together.-To high school?In Li-Live Oak.-When you got married and moved onto the land here, is this the same, did they still have the original-No--acreage?No, this was a parcel of land that was left by the original owners to her daughter who was my husband's grandmother.And she was left this land in eighteen, approximately 1882.She lived on it, raised her family here, and my husband, Jim Spilman was raised here also.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,710 | 0,433 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».