Coleção de obras raras sobre a Caxemira (Índia): pesquisa e documentação
Bibliographic record
Abstract
A Caxemira tem sido um tema fascinante para autores e analistas. Textos têm sido documentados e publicados sobre seus aspectos multi facetados em variadas formas como manuscritos, livros raros e imagens disponíveis em uma série de instituições, bibliotecas e museus do mundo. O estudo explora as instituições e bibliotecas de todo o mundo que possuem livros raros (publicados antes de 1920) sobre a Caxemira, utilizando o método de pesquisa online, registrando os detalhes bibliográficos encontrados. O estudo objetiva analisar o tema, a cronologia e a força dessa coleção por país. Verificou-se que a coleção de livros raros refere-se aos diários de viagem 32,48% seguido por Shivaísmo 8,7%. Enquanto que a coleção sobre outros temas encontra-se na faixa de 2,54%-5,53%, e com menos de 2,54% refere-se à Gramática. A literatura do Século XX é preservada por muitas bibliotecas (53,89%), seguida pelo Século XIX (44,93%), Século XVIII (1,08%) e Século XVII (0,09%). Destaca-se que apenas a Biblioteca da Cambridge University possui publicações do Século XVII. A maioria dos livros raros encontra-se nos Estados Unidos da América (56,7%), seguido da Grã-Bretanha (35%), Canadá (6%), Austrália (1,8%) e Tailândia (0,45%).
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".