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
1. Penggunaan buaian. 2. Lagu pengantar tidur. 3. Menyusui. 4. Membeli ASI. 5. Penggunaan ibu susu. 6. Menyapih anak. 7. Sang ibu turun dari rumah. 8. Ibu dan anak turun di Tawailia dan Napu. 9. Ibu dan anak di Besoa. 10. Ibu dan anak di Bada'. 11. Buriro (Bada' Buriro'). 12. Anak dibawa turun ke bawah (kelompok Kaili dan Sigi). 13. Ibu dan anak dalam kelompok Pakawa. 14. Pada kelompok Kulawi. 15. Pada kelompok Koro. 16. Saat anak menyeberangi sungai. 17. Berkunjung bersama bayi. 18. Hadiah dari ayah kepada mertuanya untuk anak pertamanya. 19. Motinuwui untuk anak. 20. Meawoloi di Bada' dan Besoa. 21. Rabonto'oni di Rampi. 22. Mopahiwu di kalangan suku Koro dan Kulawi. 23. Pengorbanan anjing untuk bayi yang baru lahir, mebau. 24. Bayi menangis terus menerus. 25. Arti bintik-bintik pada kulit anak. 26. Makna ciri-ciri tubuh lainnya. 27. Pemberian nama. 28. Mengganti nama. 29. Mengadopsi anak. 30. Usia anak. 31. Tumbuh gigi. 32. Pergantian gigi. 33. Rambut dan kuku anak dipotong untuk pertama kalinya. 34. Apa yang terjadi pada rambut (kuku) yang dipotong? 35. Sunat dan asal usulnya. 36. Sunat pertama atau sunat pura-pura pada beberapa kelompok. 37. Perayaan untuk anak perempuan. 38. Sunat di antara suku-suku pegunungan. 39. Operator dan upahnya. 40. Operasi. 41. Pengaruh wanita terhadap sunat. 42. Setelah sunat. 43. Tujuan sunat. 44. Menusuk daun telinga. 45. Membakar lengan. 46. Mutilasi gigi. 47. Operasi dan operatornya. 48. Setelah operasi. Gigi dihitamkan. 49. Asal usul pemotongan gigi. 50. Sebab-sebab pemotongan gigi. 51. Permainan anak- anak.
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 | 0.006 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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