Notice bibliographique
Résumé
I will be using ProQuest, EBSCOhost, Ovid, PubMed and Web of Science Core Collection (1900 – present), these five well-known online databases for this meta-analytic research. Additionally, in ProQuest, 7 datasets are selected: Education Database (1988 – current); Linguistics and Language Behavior Abstracts (LLBA) (1973 – current); PAIS Index (1914 – current); ProQuest Dissertations & Theses Global; PTSDpubs (1871 – current); Public Health Database; Sociological Abstracts (1952 – current). In EBSCOhost, Academic Search Complete, Academic Search Ultimate, eBook Collection, Medline Complete, MLA Directory of Periodicals and MLA International Bibliography are included. In Ovid, I choose AMED (Allied and Complementary Medicine), APA PsycArticles Full Text, ERIC; APA PsycInfo (from 1967 to May week 4 2020) and APA PsycTests. My access is made possible by library of University of Saskatchewan. The selection of these datasets are based on: (1) their availability; (2) their reputation for storing massive academic resources as used in many other linguistic meta-analytic research; (3) their powerful and easy to use searching and filtering functionalities; (4) their relevance to linguistics; psychology; social science; health and medicine; education etc. that will be related to study of international adoptees' language development and acquisition.
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.
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 | 0,025 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,044 | 0,059 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,400 | 0,105 |
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 ».