Notice bibliographique
Résumé
All along my PhD at Caltech I have been the lucky receiver of many people’s support. I am now facing the difficult task of verbally exposing my deepest thanks. If by reading this you have the impression I am thanking half of the planet, you are probably right! But, hey, as long as the acknowledgements are not longer than the thesis, I am sticking to the ‘etiquette’. It seems like this is the first time that I have the opportunity to officially thank the individuals who have in one way or another helped me get where I am today. So I will start at the beginning, thanking Alfredo Torruella and Antonio Algaze, who during my early undergrad years at the University of Puerto Rico were key in captivating my attention in Physics; and Carmen Pantoja, thanks to whom I had the great chance of working at the fantastic Arecibo observatory (can anyone guess a slight bias?) and who has followed all of my adventures in the world of astronomy. I want to give special thanks to: Blanca Silvestrini, my earliest and constant mentor; Vicky Kaspi, with whom I had the chance of overlapping at McGill just before I graduated; Karl-Heinz Mack, with whom I worked at ASTRON in the Netherlands during the summer in which I discovered that astronomy had entered my
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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 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,397 | 0,369 |
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 ».