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
LANCHART-korpusset udgøres dels af optagelser indsamlet i forbindelse med dialektologiske og sociolingvistiske projekter i 1960’erne, 1970'erne og 1980'erne, dels af optagelser af samtaler indsamlet af Sprogforandringscentret på Københavns Universitet mellem 2005 og 2015. Geografisk dækker korpusset en række lokaliteter bredt fordelt i Danmark samt danske udvandrersamfund i Argentina, Canada og USA. Korpusset er i TextGrid-format, hvilket muliggør en direkte kobling mellem transskriptionerne og lydoptagelserne samt fleksibel annotation af ord og længere tekstpassager. Korpusset er for nylig blevet relanceret i en ny søgeinfrastruktur baseret på Corpus Workbench (CWB) og den brugervenlige søgegrænseflade Korp, som udover hurtige og fleksible søgninger udmærker sig ved at være open source software der frit kan udvides med ny funktionalitet. Indlæsning af korpusdata i konkordansværktøjer som Korp kræver data i lineært format, hvilket medfører særlige problemstillinger i forhold til samtaledata, hvor der ofte forekommer overlap mellem talerne. I artiklen diskuterer vi disse problemstillinger og præsenterer vores løsning i form af en ny partiturvisning, der viser taledataene med lydsporet synkroniseret til transskriptionen.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.006 |
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.
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