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
Ms. Norquest recalls growing up as a child on her father’s farm; her family owned 100 acres of land, and they rented another 200 acres; their primary crop was cotton, but they also had carrots, citrus, corn, grain, and tomatoes; she and her siblings would help during the harvest by picking and weighing cotton; in the late 1940s and all through the 1950s, her father hired braceros to help with the crops; there was an average of five to ten workers that stayed on year round, and more during the harvesting season; her father hired a number of skilled laborers, such as irrigators and tractor drivers, on a permanent basis, and a few of them later became United States citizens; she mentions that her father had to abide by strict government standards with regard to housing, pay, and medical insurance; some of the braceros preferred going to doctors in Mexico, and her father would drive them across the border if necessary; he would also give workers bonuses at the end of a season as an incentive for them to come back and work for him; she recalls one instance when her father did not have enough money to pay everyone the minimum wage, but the they agreed to work for him anyway; one worker reported him to government officials, but he was shunned by the bracero community for having made such a statement; she goes on to recall other specific incidents with braceros as well; overall, her family developed great relationships with the braceros, and a number of them stayed in touch with the family long after they stopped working together.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle