Returning to Hanoi After 7 Years... Is THIS the Same City?! (OGG Audio)
Notice bibliographique
Résumé
Original Title: Returning to Hanoi After 7 Years... Is THIS the Same City?! Channel: Joen & Amalie Duration: 20:55 Views: 2,023 Likes: 140 Comments: 16 Published: 2025-08-19T16:00:14Z YouTube URL: https://www.youtube.com/watch?v=4FLjSo_WdmQ Original Description: ❤️ Subscribe to Amalie's new channel: @DearJamilaa - She uploads twice every week! ❤️ ✨ Back in 2017, we visited Hanoi, Vietnam for the very first time — and it instantly becameone of our best travel experiences ever. The city felt so authentic, raw, and beautiful in its own way. We’ve been dreaming of returning ever since… and now, 7 years later, we’re finally back! But has Hanoi changed? After a huge real estate boom and a growing middle class, the city has transformed rapidly. From the bustling Old Quarter and hidden alleyways to the legendary egg coffee, street food, and vibrant night markets, we’re exploring how much Hanoi has changed — and what remains the same. This is Part 1 of our Hanoi Trilogy, so grab a coffee (or an egg coffee if you can!) and join us as we revisit old memories, discover new local gems, and dive deep into the heart of Hanoi in 2025. 🌏 In this video: • Checking into a beautiful boutique hotel in Hanoi • Our first impressions returning after 7 years • ... This OGG audio file was extracted and optimized from YouTube video for educational and archival purposes. Audio format: OGG Vorbis (optimized for voice/speech) Audio file size: 4,792,456 bytes Archived on: 2025-08-20 04:09:25
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,573 | 0,258 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».