Roy Green Show Podcast January 25: Remembering the Roy Green Show on its last weekend, Canada as we close in on the federal election, U.S. president Donald Trump may engage tariffs on Canada one week from today and the U.S./ Canada Border security issue
Notice bibliographique
Résumé
Today's podcast:Remembering the Roy Green Show on it's last Saturday showGuests:Devon Peacock. Morning show host at AM 980, London, ONShaye Ganam. Midday host on CHQR, Calgary and CHED, EdmontonGreg Brady. Host. Toronto Today. AM 640, TorontoGreg Mackling, co-host of The Start Morning Show and Blue Bombers broadcast crew member at CJOB radio, Winnipeg.Canada as we close in on the federal election.Guest: Pierre Poilivre. Leader, Conservative Party of CanadaU.S. President Donald Trump may engage tariffs on Canada one week from today.Guest: Dr. Eric Kam. Macroeconomics professor. Toronto Metropolitan University.The U.S./Canada border security issue, which according to president Trump was the initial challenge for the U.S. and its dealings with us.Guest: Richard Kurland. Immigration lawyer, Vancouver. Advisor to the Quebec and federal governments on immigration matters---------------------------------------------Host/Content Producer - Roy GreenTechnical Producer - Leonardo CoelhoPodcast Producer - Jonathan ChungIf you enjoyed the podcast, tell a friend! For more of the Roy Green Show, subscribe to the podcast!https://globalnews.ca/roygreen/Learn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».