Bibliographic record
Abstract
Ces notes témoignent de la vitalité et du dynamisme de la géographie polonaise d'après-guerre. Les chiffres fournis sont impressionnants, surtout si l'on songe à la rapidité avec laquelle la géographie polonaise est ressuscitée du néant où la guerre l'avait plongée. Aujourd'hui sept universités, sept écoles supérieures d'économique, un grand nombre d'écoles supérieures de pédagogie et d'universités technologiques dispensent un enseignement géographique spécialisé. Comme dans la plupart des démocraties populaires, la géographie physique et la géographie économique font l'objet des plus actives recherches. La géomorphologie est une spécialité polonaise ; et c'est en Pologne que les recherches sur les problèmes du quaternaire et sur la géomorphologie périglaciaire connaissent leur maximum de développement. La géographie économique a été de son côté l'objet de recherches très poussées et originales, notamment dans les questions de régionalisation, problème auquel les organismes gouvernementaux des démocraties populaires attachent une énorme importance. L'auteur note que la géographie polonaise a aussi ses points faibles, particulièrement en géographie des transports, en cartographie, en histoire de la géographie et, surtout, en géographie mathématique. Bref, l'avenir de la géographie polonaise s'annonce brillant.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".