MétaCan
Menu
Back to cohort

«ВИ НОСИТЕ В СОБІ ОСОБЛИВУ ІСКРУ, ІСКРУ УКРАЇНСЬКОЇ ДУХОВНОСТІ» (З ЛИСТУВАННЯ ПАВЛА МАЦЕНКА І ЮРІЯ ФІАЛИ)

2022· article· uk· W4323791841 on OpenAlexaboutno aff
Оксана Мартиненко, Богдана Кріль

Bibliographic record

VenueUkrainian music · 2022
Typearticle
Languageuk
FieldEngineering
TopicMilitary Technology and Strategies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

У статті надано історію листовних взаємин двох яскравих представників української еміграції, а саме: Павла Маценка і Юрія Фіали, яка тривала з 1947 по 1973 рр. Листування осіб за змістом майже повністю пов’язане з особою Юрія Фіали, починаючи з організації його переїзду до Канади. Тексти листів допомагають зануритися у світ двох адресатів. У даному тандемі Павло Маценко переважно зосереджений на вирішенні проблем Юрія Фіали. Та прагнучи допомогти своєму молодшому колезі, він мимоволі подає цінну інформацію, яка стосується його власного життя. Тексти листів викликають зацікавлення як в інформативному плані, так і своєю емоційною складовою, що відіграє тут роль своєрідної дактилоскопії характерів: дещо егоцентричний та емоційний, часами екзальтований тон вислову Юрія Фіали і виважена доброзичливість Павла Маценка, його постійна готовність до підтримки.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.014
Threshold uncertainty score0.042

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.005
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.006

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.195
Teacher spread0.178 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueUkrainian musicSame topicMilitary Technology and StrategiesFrench-language works237,207