A la recherche de l'homme idéal : Les meilleurs conseils pour rencontrer celui qui vous convient vraiment !
Bibliographic record
Abstract
Les meilleurs conseils pour rencontrer celui qui vous convient vraiment ! Prenez enfin les devants, vous serez surprise des resultats !Vous avez raison de croire en la perle rare, cet homme avec qui vous allez vivre le grand amour, avec qui vous allez vous entendre et partager des moments inoubliables annee apres annee. Cet homme… c’est a vous de le rencontrer. Grâce a ce livre pratique et plein d’humour, vous allez apprendre a multiplier les chances de le croiser, et surtout, vous saurez comment le reconnaitre et le seduire.Toutes les cles et les conseils pour savoir :- Comment creer les occasions de rencontre, que ce soit au supermarche, dans un cafe ou meme sur le Web !- Comment le distinguer des autres hommes (et eviter definitivement tous ceux qui ne vous conviennent pas !)- Quels signaux lui envoyer et a quel moment (un sourire, un regard franc peuvent tout changer !)- Comment etre sur que c’est le bon (sa personnalite, ses valeurs, le sexe, chaque detail compte !)Esperer passivement le prince charmant, c’est repousser votre bonheur inutilement, alors qu’attendez-vous ?Il est temps de prendre votre destin en main !« Si vos recherches durent depuis une eternite mais que vous n’avez toujours pas trouve l’homme ideal, ce livre est fait pour vous… Vous serez dans les bras de votre grand amour en un rien de temps ! »OK! MagazineJ. M. Kearns, Canadien, est diplome de philosophie et de litterature anglaise. Il est l’auteur de plusieurs ouvrages qui ont conquis les Etats-Unis, le Canada ou encore l’Angleterre.
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 | 0.007 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.009 |
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".