MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7132953426

Episode 3

2023· other· en· W7132953426 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda Harvey-Sánchez, Julia DaSilva

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDivestmentClimate justiceEconomic JusticeSocial justiceClimate change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This mini series emerges from Amanda’s doctoral research with climate justice organizers in Canada. Cite as: Harvey-Sánchez, A. & DaSilva, J. (2023). “Divestment Generation Mini Series, Third Generation (Ep.3)”. Climate Justice Toronto. EPISODE RESOURCES: - UofT Fossil Fuel Divestment Timeline: https://tinyurl.com/2pz26m4u - Divestment and Beyond Magazine Article (by Amanda Harvey-Sánchez & Sydney Lang): https://briarpatchmagazine.com/articles/view/divestment-and-beyond - Discovering University Worlds: https://tinyurl.com/y3px3z6u - This Changes Everything (by Naomi Klein): https://www.simonandschuster.com/books/This-Changes-Everything/Naomi-Klein/9781451697391 - The Leap Manifesto: https://leapmanifesto.org/en/the-leap-manifesto/ SONG: Adaptation of “Which Side Are You On?” by Pete Seeger; https://www.youtube.com/watch?v=bsNVzwuJeVk&ab_channel=PeteSeeger-Topic LYRICS: Does it weigh on you at all? [High] Does it weigh on you at all? [Low] (x 2) Corporations raised you up but we can make you fall They picked a war with all of us does it weigh on you at all? SOCIAL MEDIA & CONTACT INFO: Amanda Harvey-Sánchez: @amanda_hsanchez; Julia DaSilva: julia.dasilva713@gmail.com; Climate Justice Toronto: @climatejusticeto, @CJusticeTO; Climate Justice UofT (Formerly Leap UofT): @climatejusticeuoft, @cjuoft; 2185 Art Collective: @2185collective CREDITS: Editing: Amanda Harvey-Sánchez and Stefan Hegerat; Original Music: Stefan Hegerat; Hosts: Amanda Harvey-Sánchez and Julia DaSilva; Guests: Aniket, Evelyn, and Kristine; Singalong: Rebecca and participants at CJTO’s September 2022 Orientation; Producer: Climate Justice Toronto

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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6350,332

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,324 · 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
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpace→Travaux en français237 207→