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Enregistrement W7047345070

Green Shirt Day, Mercedes Stephenson, Sandip Lalli, Alberta Hotels, Dealing With Boredom, Working From Home

2020· other· en· W7047345070 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBulletin of Miscellaneous Information (Royal Gardens Kew) · 2020
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingThursdayState (computer science)WifeBoredomBedroomAlley
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Welcome to The Morning News Podcast for Tuesday, April 7th.Green Shirt Day aims to raise awareness about organ donation and encourage more people to register as donors. The day honours the memory of Humboldt Broncos bus crash victim, Logan Boulet. Sue and Andrew speak with Logan's father, Toby Boulet.The Morning News is joined by Mercedes Stephenson, Global's Ottawa Bureau Chief and Host of \\"The West Block\\". Mercedes gives Sue and Andrew an update on how the Canada Emergency Response Benefit roll-out is working into day 2 of the program.Sue and Andrew look at the impact the Coronavirus Crisis is having on local businesses. Sandip Lalli, President and CEO of the Calgary Chamber of Commerce, has the latest information, including how the Chamber is adapting during this time.The hotel industry has been hit very hard by COVID-19. The Morning News hears from the President of Alberta's Hotel and Lodging Association about the state of business.It's a fact of life these days in isolation are leaving people feeling bored. Sue and Andrew catch up with a psychologist who breaks down what boredom means and why it may not be such a bad thing after all.Finally - working from home can be a welcomed change for many, but it can also be a 'pain in the neck' for others. Sue and Andrew chat with an ergonomics professional on how to keep healthy in the home office.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2180,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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