9 Canadian Folk Music 47.2 (Summer 2013) “Waiting for a Train ” in Canada
Notice bibliographique
Résumé
It was a good jam despite my guitar being outnum-bered two to one by banjos. At one point I sang Jim-mie Rodgers’s “Waiting for a Train ” (a.k.a. “All Around the Water Tank”). I’d known this song for years, but had recently dusted it off after hearing Roy Forbes’s fine version.1 Waiting for a Train (Jimmie Rodgers’s version) All around the water tank, waiting for a train, A thousand miles away from home, sleeping in the rain; I walked up to a freight man to give him a line of talk, He said, “If you’ve got money, I’ll see that you don’t walk”; “I haven’t got a nickel, not a penny can I show”, “Get off, get off, you railroad bum, ” and he slammed the boxcar door. Well, they put me off in Texas, a state I dearly love, Wide open spaces around me, moon and stars above; Nobody seems to want me or lend me a helping hand, I’m on my way from Frisco, going back to Dixieland; My pocket book is empty and my heart is full of pain, I’m a thousand miles away from home, waiting for a train. I was intrigued when John Leeder said he had heard his father sing it in 3/4 time. All of the recorded ver-sions I’d heard were in 4/4 time (e.g., Jimmie Rodg-
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,304 | 0,068 |
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 ».