Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Apresenta-se um estudo quantitativo dos formatos de exibição usados em apresentações PowerPoint. O estudo é baseado numa amostra aleatória de 100 apresentações disponíveis na Internet e considera o uso de texto, gráficos e figuras pelos autores, em relação com o conteúdo e o propósito da apresentação. Os autores utilizam massivamente o texto, quer discursivo ou, em 86 % dos casos, listas com marcas. São concebidas usando sobretudo as fontes por defeito, frequentemente em tamanhos ou muito pequenos ou muito grandes e muito poucas cores. Gráficos e tabelas constituem apenas 4 a 5 % do total de páginas, sobretudo em apresentações científicas ou técnicas ; estas últimas são utilizadas por um maior número de autores. Reproduções fotográficas de objectos ou lugares estão surpreendentemente limitadas a menos de 20 % das apresentações e 4 % do número total de páginas, mas constituem 26 % das páginas quando usadas, indicando assim um tipo especializado. Esquematizações são muito mais frequentes, e quase metade dos apresentadores usam elementos ornamentais tais como o Clip Art. A análise de imagens parece ser uma técnica interessante na tentativa de caracterização de tipos de apresentações.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.011 |
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 it