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Enregistrement W7104001341 · doi:10.25549/cswa-c34-295

Frances Wu interview, 1999

2021· dataset· en· W7104001341 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Southern California Digital Library · 2021
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoanSocial workDebtOral historySalarySocial WelfareChinaWelfare

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wu, Frances - Audio Oral History Interview - CSWA ❧ Interviewed by Frances Feldman on June 2, 1999. An interview with Frances Wu as she discusses her early childhood in China; education; escape to Taiwan after Communist takeover of mainland China; study at McGill University; social work in New York with disturbed delinquent children; work at home for disturbed children in Michigan; reasoning behind job changes; problems of older Chinese refugees in United States; reasons for move to LA; doctoral studies at USC School of Social Work; organizing of Chinese-American Golden Age Association; loan applications for building for Chinese-American Golden Age Association; racial makeup of home for elderly of Chinese-American Golden Age Association; size of staff; board of directors; development of condominiums; Golden Age Village; prices of condominiums; HUD restrictions on finances; salary and personal finances; donations to education; activities for Golden Age Village residents; age of residents; Home Owner Association; acknowledgement of debt to USC School of Social Work. ❧ Frances Wu. Dr. Social worker. Director of retirement home. Interviewed by Frances Lomas Feldman. Date of interview: 6-2-99. 1 cassette tape. Length of interview: 1 hour and 31 minutes. Transcript of interview: 35 pp. CD containing interview and transcript. ❧ ADDITIONAL MATERIALS: 1. 1 diskette of transcript of interview. 2. Release re Dean's award for Outstanding Community Service to Dr. Frances Wu, from USC. 3. Resume. 4. Photocopy of title page of dissertation of Frances Wu. 5. Invitation to dedication of Dr. Frances Wu Chair in Social Welfare Policy and Services to Chinese Elderly.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4140,222

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,159 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2021
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