Notice bibliographique
Résumé
The third quarter of 'War and Peace' is where the rubber really hits the road (or the cannonballs hit the walls). The story centres on one of history's most famous periods, Napoleon's March on Moscow. The leading characters are involved in plotting Russia's tactics, fighting on the front or guarding their estates against the expected overrunning by French soldiers. Tolstoy evocatively describes the futile slaughter of war, in some of literature's most dramatic chapters ever written. He also brings Napoleon to life as he arrows in on the famous general. At the end of the Battle of Borodino, two of the main characters are missing, presumed dead. It is a real cliffhanger for 'War and Peace IV'. Leo Tolstoy's masterpiece is a complete semester of Russian and French history, using the zoom button to focus on its impact on families from the aristocracy to the peasants. It paints a picture of petty jealousy, pride and forbidden love in the Russian stately homes. If you like costume dramas and the novels of Jane Austen ('Pride and Prejudice', 'Sense and Sensibility'), this is the granddaddy of them all. The same goes for fans of Bernard Cornwell's 'Sharpe' novels and TV series', starring Sean Bean.'War and Peace' was made into a BBC TV series in 2016, written by Andrew Davies and starring Lily James and James Norton.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,021 |
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 ».