Bibliographic record
Abstract
Le Manuel des cadres nationaux d’assurance de la qualité des Nations Unies en statistique officielle a été élaboré par le Groupe d’experts sur les cadres nationaux d’assurance de la qualité avec l’appui et en collaboration avec la Division de statistique du Département des affaires économiques et sociales. Les experts suivants ont contribué à la rédaction du Manuel (dans l’ordre alphabétique anglais des noms de pays et d’organisations) : C. Kana (Cameroun), L. Reedman, R. Chepita et M. Beaulieu (Canada), A. Aedo (Chili), Li Zhi (Chine), A. P. Gómez, A. Clavijo et L. López (Colombie), H. Ibrahim et H. Mahmoud (Égypte), A. Shobri Bukhari (Indonésie), S. Qaderi (République islamique d’Iran), G. Brancato (Italie), M. Windross (Jamaïque), S. Ueda, M. Sato et K. Takai (Japon), G. Rubio Soto et N. Torroja (Mexique), I. Saidou (Niger), H. V. Sæbø, L. M. Rognerud, J. Utkilen et C. M. Dahl (Norvège), C. J. Astrologo, Jr. (Philippines), Y. Mpetsheni (Afrique du Sud), V. Pishcheiko (Ukraine), J. Tucker (Royaume-Uni de Grande-Bretagne et d’Irlande du Nord), Le Thuy Tien (Viet Nam), C. Junker (Eurostat), M. D’Orazio (Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture), P. Austin (Fonds monétaire international), J. Dupont (Organisation de coopération et de développement économiques), M. Dinc et B. Naidu (Banque mondiale), J. Ilboudo et L. F. Ngogang Wandji (Commission économique pour l’Afrique), S. Vale (Commission économique pour l’Europe), X. Mancero (Commission économique pour l’Amérique latine et les Caraïbes) et A. Bidarbakht Nia (Commission économique et sociale pour l’Asie et le Pacifique).
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 | 0.017 | 0.121 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.321 | 0.188 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".