Notice bibliographique
Résumé
From the critically acclaimed author Ausma Zehanat Khan, A Deadly Divide is the devastatingly powerful new thriller featuring beloved series detectives Esa Khattak and Rachel Getty. In the aftermath of a mass shooting at a mosque in Quebec, the local police apprehend Amadou Duchon--a young Muslim man at the scene helping the wounded--but release Etienne Roy, the local priest who was found with a weapon in his hands. The shooting looks like a hate crime, but detectives Esa Khattak and Rachel Getty sense there is more to the story. Sent to liaise with a community in the grip of fear, they find themselves in fraught new territory, fueled by the panic and suspicion exploited by a right-wing radio host. As Rachel and Esa grapple to stop tensions shutting the case down entirely, all the time, someone is pointing Esa in another direction, a shadowy presence who anticipates his every move. A Deadly Divide is a piercingly observed, gripping thriller that reveals the fractures that try to tear us all apart: from the once-tight partnership between detectives Esa and Rachel, to the truth about a deeply divided nation -- Provided by publisher
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,024 | 0,025 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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 ».