Kerner és Rapaics szellemi örökségének tükröződése Magyarország növényföldrajzának mai megítélésében, különös tekintettel az Ősmátra-elméletre
Notice bibliographique
Résumé
Magyarország növényföldrajzi kutatását közvetett módon egy magyarellenes császári rendelet indítja el (1854), amely előírja, hogy a művészet és tudomány kifejezésére alkalmatlan, alacsonyabb rendű magyar nyelvet az oktatásban minden fokon a német nyelvvel kell felváltani. Ennek keretében kap tanári kinevezést 1855-ben az osztrák Anton Kerner (1831-1898) a budai főreál — a mai Toldy Ferenc —gimnáziumba, majd 3 év múlva főiskolai tanári kinevezést a pesti ipartanodába. Vele kezdődik Magyarország növényföldrajzi kutatása — és mindjárt nemzetközi színvonalon. A fiatal budai tanár 1857-ben a Regensburgi Királyi Természettudományi Társaság kiadványában egy tanulmányt közöl, amely arról szól, hogy az éghajlat felmelegedése során a növények a hegységek magasabb régióiba vándorolnak, illetve hogy a Pannon-tenger kiszáradása után a pannon medence szabaddá vált felszínére a környező hegyek növényeinek kellett leereszkedniük, miközben más fajokká alakultak át. Mindezt két évvel megelőzve Darwin korszakalkotó könyvét a fajok eredetéről.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,008 |
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 ».