Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Most Canadians are getting enough sleep but statistics reveal the numbers are dropping and the quality of that rest continues to suffer. Figuring out how to improve our sleep patterns has led to a confusing environment filled with pharmaceuticals, natural health products, and even supplements of chemicals naturally found in our bodies.On this week's episode of The Super Awesome Science Show, we crawl under the covers of sleep science to find out what may work best to help us get some rest.I talk with neuroscientist, Dr. Michael Antle at the University of Calgary, about the biology of sleep and why it can be difficult to get the quality we need. We also examine the different options to help us find that slumber. The answer may lie not in supplementation but supine poses. We then explore a traditional method to help us get to sleep. Scientifically it's known as bibliotherapy but most of us call it bedtime stories. I talk with Kathryn Nicolai who has a podcast designed to give adults an enjoyable night's rest through relaxing and enjoyable storytelling. In our SASS class, we explore one reason kids don't get enough sleep, school start times. We learn from Dr. Genevieve Gariepy that an early school bell could mean problems for students' performance and weight.If you enjoy The Super Awesome Science Show, please take a minute to rate it on Apple Podcasts or Google Podcasts, tell us what you think and please tell a friend about the show.Twitter: @JATetroEmail: thegermguy@gmail.com Guests:Dr. Michael Antle, Professor, University of CalgaryWebsite: https://psyc.ucalgary.ca/profiles/michael-antle Kathryn Nicolai, Host, Nothing Much HappensWebsite: https://www.nothingmuchhappens.com/Dr. Genevieve Gariepy, McGill University Institute for Health and Social PolicyTwitter: @DrGenGariepyWebsite: https://genevievegariepy.com Learn more about your ad choices. Visit megaphone.fm/adchoices
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,673 | 0,102 |
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 découle