Town of North Yarmouth, Maine Annual Report Fiscal Year 2012
Notice bibliographique
Résumé
age 90. She was born and raised in North Yarmouth and led an active life here. These days people are rediscovering the value of “local”; Marion lived it all her life. She was born on June 24, 1921, at Crockett’s Corner in East North Yarmouth, a daughter of Philip E. Knight and Eva Crockett. The Knights ’ farm and lumber business were centered at the Corner (Route 9, West Pownal, and Mountfort Roads). With the neighborhood kids, Marion grew up hanging May baskets, swimming in the Royal River, and eating ice cream from Dunn’s store (Route 9 by the railroad tracks). She and her family attended the North Yarmouth Methodist Church (West Pownal and Lawrence Roads). She attended the one-room Dunn’s School (at North Road and Route 9). For high school, North Yarmouth students were “tuitioned out, ” so she had to go farther afield. She decided on North Yarmouth Academy, but it was pretty far: five miles from home. So for her freshman year, Marion boarded at NYA. But she lived at home for her next three years and often caught a ride to school with her future brother-in-law, Willis Reed. She would walk home at the end of each school day. She graduated in the Class of 1939. Marion’s long working life was also locally centered. She worked at her father’s mill, Philip E. Knight Lumber Co., nailing lettuce crates and working in the mill’s office as a bookkeeper. But she is most remembered for the
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».