Bibliographic record
Abstract
Der 2. Band von Hans Reyhings Roman-Trilogie Die Tamilienbibei ist der Titel des 2. Bandes der Roman- Noch einmal wagte er den Anruf, mit erhöhter Kraft, aber die Kehle schnürte sich ihm zusammen, daß der Laut erstickte.Wieder erhielt er keine Antwort.Schliefen sie denn so tief?Alle beide?Jetzt schien es, also ob der Vater die Augenlider ein wenig aufschlüge; doch fielen sie ihm gleich wieder zu.Er hatte wohl noch nicht genug geschlafen.Ängstlich blickte sich der Kleine in der Stube um.Was für ein Krachen und Knistern war es denn, das er schon eine Weile hörte, oben über der Stube und der Kammer?Jetzt kam es auch aus der Küche.Und es war ein Rauch im Haus, daß er nun husten mußte.Es wurde ihm un- heimlich.Es drängte ihn, die Stube zu verlassen.Ängstlich stieg er über den wüsten, fremden Kerl hinweg, der unter der offenen Stubentüre lag.Von diesem Anblick erschreckt, ging Hansmartin rasch aus dem Haus.Im Hofe lag, ein wenig zur Seite ge- schleudert sein Wägelein.Er richtete es auf und belud es mit dem Buch.Nun sah er, wie die Flammen oben zum Haus hinausschlugen.Das Strohdach brannte lich- terloh.Auch des Rauschers Haus brannte und des Hülenbauem Haus unten an der Gasse bei der Hüle auch!Das Pfarrhaus ebenfalls und die Kirche!Es war eine heiße Luft; überall flammte und rauchte es.Er mußte immer wieder husten, und es ward ihm bang.Die Mut- ter hatte schon oft gesagt, man dürfe nicht so nah ans
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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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.139 | 0.107 |
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".