Tracking impacts of poverty and climate change on the farmer's body
Notice bibliographique
Résumé
My great-grandfather was from Punjab, a state in India that is well-known for its fertile soil and agricultural prosperity. He was a farmer by profession, and he farmed until the age of 80. Although it may seem like a simple job, he engaged in a lot of physical labour and endured many physical injuries, with the most significant one being breaking his arm in his 70s. Farming also did not offer much profitability or income, so my family was financially unstable, and my great-grandfather was never able to seek immediate medical attention for his injuries. After his retirement, he dealt with the repercussions of his physical labour, including his unhealed arm, but he was fortunate that he would be the last to endure these hardships that came with being a farmer. After generations of my family farming in Punjab, my great-grandfather decided that farming was no longer a viable career option to support a family, so he invested his earnings to fund his children’s education rather than his farming practice. While my great-grandfather worked the fields, my grandfather and his siblings gained sufficient education to work in the big cities of India and find better financial opportunities. My grandfather was able to find a government job to support his family, and my dad eventually immigrated to Canada. As a first-generation immigrant, I find myself in Canada holding the privileges my family previously never had in Punjab, but I have always questioned the sudden disappearance of my family’s roots in farming.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».