Notice bibliographique
Résumé
AT DEADLINE……………........................................1 COMMENTARY…………………………………......4 EDITORIAL…………………………………………..4 CLOSE-UP……………………………………………9 COMPUTERS/SOFTWARE………………………....10 MANAGING……………………………………........12 CORPRATE PROFILE……………………………....13 GETTING ORGANIZED…………………………….14 CORNER ON THE MARKET…………………….…21 HEALTH CARE…………………………………..….22 INVESTMENT & FINANCE………………………...23 INSURANCE…………………………………………24 STALER’S BEST BETS……………………………...25 LARGEST CREDIT UNIONS LIST…………………26 BANKING…………………………………………….27 DESERT JOURNAL………………………………….31 LAW…………………………………………………..32 LAW FIRMS LIST……………………………………33, 34 SECOND PAGE………………………………………36 WINE REVIEW……………………………………….37 EMPLOYER ISSUES…………………………………38 RESTAURANT REVIEW…………………………….40 EMPLYMENT SERVICES/AGENCIES LIST…….....42-44 MANAGERS BOOKSHELF………………………….45 NEW BUSINESSES…………………………………..49-51 RESORUCE DIRECTIVE……………….....................53, 54 EXECUTIVE TIME OUT……………………………..55 WEATHER INFORMATION………………………………...1 AGUA CALIENTE BAND DONATES MORE THAN $1 MILLION……1 “THE FRANKEN SISTERS”………………………………….1 FORD FOUNDATION GRANT……………………………….4 TOP FIVE WAYS TO OPTIMIZE STAFFING……………….5 LARRY MARINO’S: “MODERN TOWN HALL”……………7 PROPOSED BUDGET CUTS, ARC RIVERSIDE…………….20 LOCAL MARKETING COMPANY EARNS AWARDS……..21 BUSINESS ETIQUETTE FOR THE 2000s!...............................25 M.B.A. STUDENTS TAKE HONORS…………………………30 DIANA MARTINEZ NAMED PRESIDENT OF BIA, DESERT CHAPTER…………………………………………...31 ONTARIO COMPLETES AIR CARGO STUDY……………..36 OLIVE GARDEN’S CULINARY LEADERS…………………36 FACES IN BUSINESS………………………………………....39
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,020 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».