At home we have different mothers, but in the forest, we all have just one. —Cambodian Proverb Chubby
Notice bibliographique
Résumé
farm/orphanage of a French-Khmer art historian, Monsieur Son Soubert.1 Son Soubert is the son of Son Sann, a prime minister from the 1960s, and his farm is about an hour from Phnom Penh in Kandal Province. Son Soubert tells me he has held many positions in the government throughout his life and, dur-ing Pol Pot, he was trained by sympathetic pied noirs to run a “superette ” in Nice, France. My own mother is a French-Algerian pied noir, whose family settled near Nice. On his farm the air is light, the countryside green, and Monsieur Soubert’s orphanage hopeful. There is a new orphan, the youngest child here, who has just arrived today. He is holding a skinny, yellow “doll,” and when my Cambodian-American friend and translator, Chath pierSath, asks the doll’s name, the boy says, “Chubby. ” When Chath asks the orphan his name he also says “Chubby. ” He shows us how he can touch his nose with his very pointy, cute pink tongue. We gather around the boy—I hesitate to call him “Chubby”—and his older brother. The two boys cling to each other. Chath, Son Soubert, and I are with a Polish-Canadian aide worker and her
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,006 |
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 ».