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Enregistrement W7127601870 · doi:10.5040/9798216456803

Rugged Access for All

2020· book· W7127601870 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher Kain

Notice bibliographique

RevueRowman & Littlefield Publishers eBooks · 2020
Typebook
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeNatural (archaeology)PlacemakingQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<JATS1:p>A captivating narrative guidebook to inspire everyone, no matter their abilities, to get outside and experience the country’s natural landscapes.</JATS1:p> <JATS1:p>When Kellisa Kain was born premature with significant developmental and physical disabilities, she wasn’t expected to survive her first 24 hours. She defied the odds, and 20 years later she and her father, Christopher Kain, have pushiked using a specialized mobility chair across the entire United States.</JATS1:p> <JATS1:p>In Rugged Access for All: A Guide for Pushiking America’s Diverse Trails with Mobility Chairs and Strollers, Chris and Kellisa showcase some of the greatest trails across the US that can be completed while pushiking—hiking with someone in a wheelchair, mobility chair, or stroller. Part narrative, part guide, this book includes detailed trail descriptions, trail maps, tips for hiking with a stroller or mobility chair, and vibrant stories from Chris and Kellisa’s own experiences hiking in all 50 states. The featured trails vary in difficulty, from deserts to mountains and everything in between.</JATS1:p> <JATS1:p>Sometimes even a stroll around the block can have frustrating barriers to those with wheels, and this can lead to families staying inside too often. Rugged Access for All gives families the knowledge, confidence, and direction to travel and experience the wonders of nature, no matter what mobility challenges they may face.</JATS1:p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,263 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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