Notice bibliographique
Résumé
advisors and great people. They have guided me through the last five years with skill and patience, and I am the better for it. Working with them has taught me the importance of attention to detail, of clarity of thought and expression, and of not mistaking the trees for the woods. Thanks also for the opportunity to spend a year in GT Lorraine, France! I also thank Dr. Gordon L. Stüber, Dr. David G. Taylor and Dr. Thomas D. Morley for serving on my defence committee. Thanks are also due to Zak Keirn and German Feyh for the invaluable opportunity to work with them in Summer 2003. The work was great, and so was the chance to be in Colorado! Now, things start to get a bit murky, what with so many other people to thank! As with anyone else and to an even greater extent, I have been helped and supported along the way by a great number of people and it is impossible for me to thank everyone of them without the risk of having the acknowledgements section as the biggest portion of this document. So, the following is a partial list of people whom I thank in the most heartfelt way. Thanks to Dilip, Antony and Clement for being who they are. I learnt an enormous
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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 | 0,007 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,377 | 0,239 |
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 ».