Bibliographic record
Abstract
1. Varietas padi dan pengupasannya. 2. Lesung, alu dan penampi. 3. Memasak nasi. 4. Penyajian makanan. 5. Waktu makan. 6. Sila sehubungan dengan makan. 7. Siapa yang tidak boleh makan nasi. 8. Cara penyiapan nasi. 9. Jagung, jali dan jawawut sebagai bahan makanan. 10. Umbi-umbian sebagai makanan. 11. Sagu. Asal usul Metroxylon. 12. Budidaya pohon sagu. 13. Mencuci sagu. 14. Sagu dari pohon aren. 15. Cara pembuatan sagu. 16. Sagu dalam kehidupan sehari-hari. 17. Sayuran sebagai lauk pauk. 18. Daging dan ikan sebagai lauk pauk. 19. Pohon buah-buahan yang penting untuk makanan. Pohon kelapa (kayuku). 20. Kelapa sebagai makanan dan kesaktiannya. 21. Pisang (loka), papaya (Carica papaya). 22. Kastanye liar (kasa). 23. Bumbu untuk lauk pauk. 24. Tebu dan Gula. 25. Madu sebagai makanan. Kekuatan ajaib lebah. 26. Tuak (baru). Sebaran pohon palem aren. 27. Pemilik pohon aren. 28. Cara kerja pohon aren. 29. Apa yang mempengaruhi hasil pohon. 30. Pesta Pohon Aren. 31. Tuak dalam kehidupan sehari-hari. 32. Penggunaan ajaib dari pohon aren. 33. Minuman keras. Ara. Pongasi . 34. Mengunyah sirih sebagai kemewahan. 35. Mengunyah sirih dalam kehidupan sehari-hari. 36. Penggunaan keajaiban sirih. 37. Pohon pinang (Areca catechu). 38. Gambir (gambe, catechu). 39. Kapur sebagai bahan unsur sirih. 40. Penanaman dan budidaya tembakau. 41. Dimana tembakau diperoleh. 42. Penggunaan bahan tembakau. 43. Kekuatan yang dianggap berasal dari tembakau.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.216 | 0.093 |
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".