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Enregistrement W7097617657

Auto-Geneology: The Automobile and the Clode Family

2006· article· en· W7097617657 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriod (music)George (robot)Social history (medicine)Wife
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When asked how the automobile had impacted him, my father, Bruce, responded, “The car kept my teeth straight.”1 While growing up, a car meant that his parents could drive him to Toronto from Deep River every six weeks to visit the orthodontist. This was just one impact of the automobile. The introduction of the automobile to western society during the early 1900s had tremendous repercussions on North American society that would last through that century and into the next. This paper will chronicle some of the changes that the automobile brought to North American society. It will begin in the late 1920s and will be based on the experiences of my family. Through the eyes of one family, the Clode family, the larger changes that occurred to North American society as a result of the automobile can be seen. The paper will be based primarily on the experiences and recollections of my grandparents, Raymond and Marian White, and Frederick and Helen Clode, but will also draw on those of my parents, Bruce and Nancy Clode, and my aunt, Karen Clode. The information collected will largely be based on personal communications however; their experiences are quite representative of the larger social history of the automobile found in literature on the topic.2 Frederick (Fred) Clode and Helen Paul were born in Toronto in 1924. They met in high school and were married in 1948 in Toronto. Fred studied medicine at the University of Toronto and upon completion, he and Helen moved to the Yukon for two years where he practiced. They moved back to Toronto, where both Bruce and Karen were both born, and then to Deep River, Ontario.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0250,013
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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