MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7038688558

Insight: Sacramento Region Economic Forecast / Stories on Stage / Richard Savino / Sound Advice: Blue Dog Jam

2012· other· en· W7038688558 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBulletin of Miscellaneous Information (Royal Gardens Kew) · 2012
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Diversity and Evolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusicalSound (geography)RomanceJoinsState (computer science)Miller
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sacramento Region Economic Forecast - The Sacramento Region's economy bottomed out nearly a year ago is back on the track to stabilization, although the housing market will still need another year or two to recover. Those are the findings of Sanjay Varshney's annual Sacramento Region Economic Forecast, which was released Wednesday. Varshney joins us to discuss the details of his economic report. Stories on Stage - Sacramento's monthly reading series, Stories on Stage, returns for its third year Friday. The series features short fiction by established and emerging writers from Sacramento region and has received a number of awards during its first two years. Joining us are this Friday's featured authors Renee Thompson and Jodi Angel. The founder of the series Valerie Fioravanti also joins us. Richard Savino - Sacramento State professor Richard Savino's musical directing has him nominated for a Grammy this year. Savino is well known around the world for his classic and romantic guitar recordings. Sound Advice: Blue Dog Jam - Blue Dog Jam's new host Nick Miller previews some of the songs he'll be playing during the show Saturday. Featured Music: 1. "Dour Percentage" by Of Montreal. 2. "Andrew in Drag" by The Magnetic Fields 3. "I've Handled Myself Wrong" by Grace Woodroofe 4. "Not Really Here at All" by Dead Western 5. "Art of Almost" by Wilco

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1730,013

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBulletin of Miscellaneous Information (Royal Gardens Kew)Même sujetPlant Diversity and EvolutionTravaux en français237 207