Notice bibliographique
Résumé
What drew me to geography as an undergrad was the strong environmental component, which covered both science and social science, in the department at the University of Toronto.Once I started, I became very interested in the range of methodological approaches that geographers were using to look at a far wider range of problems than I thought possible in one discipline.In geography, I found people using standard statistical tools and mathematical models based in differential equations and matrix algebra, but I also found other geographers who were using analyses based on abstract algebra and other types of mathematics not normally found outside of that discipline.Philosophically, geographers were quite sophisticated, not only well-versed in Marxism, but I also found geographers who were well-versed in the phenomenologists, Hegel, Wittgenstein and Heidegger.In addition to being well versed in these mathematics and philosophers, geographers were also integrating them in their analyses.I was often directed into an area of study by a direct supervisor or when an opportunity emerged that met my qualifications.Certain legacies, such as COBWEB, the software built to study complexity, were my own idea, but may have been inspired by the work of other scientists.New work in some areas is now driven by student interests as much as my own.The application of COBWEB to the synapse, Alzheimer's disease, malaria, lock-in theory and international conflict were all student ideas.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,315 | 0,140 |
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 ».