China Beat: A Reintroduction
Notice bibliographique
Résumé
China Beat has just celebrated its one-year anniversary, and while a few of you have been with us since the beginning, the majority of our readers have tuned in somewhere along the way. For that reason, we thought it might be worth a little recap of who China Beat is and what we are about. In the spirit of brevity (of sorts), let’s do it as a top-five list… 1. China Beat is based in the U.S. (in Irvine, California, specifically) and while many of our contributors also hail from the United States, we also regularly publish pieces by writers based in China (like Zhang Lijia’s discussion of China’s death penalty), Australia (such as Geremie Barme’s interview about the torch relay), Taiwan (see Paul Katz’s regular blogging for “Tales from Taiwan”), Vietnam (see, for instance, Caroline Finlay’s piece on Vietnamese protests of the torch relay), Japan (such as James Farrer’s analysis of Japanese media coverage of the Olympics) , Canada (like David Luesink on the similarities between the Olympic preparations in Beijing and Vancouver) , New Zealand (like Paola Voici’s piece on “Big and Small Nationalisms”), Britain (Rob Gifford on Beijing architecture), and Israel (Shakhar Rahav’s piece on Olympic celebrations in Israel). 2. Uniquely for a blog, we draw on a wide and ever-changing group of contributors that range in background and expertise. We have published pieces by academics from graduate students in their first few years of study (for instance, Xia Shi, who wrote about the history of the Terracotta warriors) to university professors (the co-founders of the blog, Jeffrey Wasserstrom and Ken Pomeranz, are both faculty members in the history department at the University of California, Irvine) to the chancellor of a university (Daniel Little at University of Michigan-Dearborn, who wrote memorials for two scholars who passed away this year, Charles Tilly and Bill Skinner). We also regularly incorporate the works of journalists (such as James Miles on the Tibet riots), non-fiction writers (like Peter Hessler), and even a mystery novelist.
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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,015 |
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 ».