Zum Tragverhalten von Stahlbetonbauteilen unter Torsionsbeanspruchung
Bibliographic record
Abstract
Ing. Johann Kollegger bedanken.Ich hätte keine bessere Betreuung finden können.Es war mir stets eine Freude mit ihnen zusammen zu arbeiten und empfehle sie herzlichst jedem, dem die Diplomarbeit noch bevor steht.Ohne ihre Geduld und Gutmütigkeit hätte diese Diplomarbeit nicht fertig gestellt werden können.Mein Dank gilt auch meinem Bruder Stefan, der ein für mich geeignetes Schreibprogramm gefunden hat und selbst bei dabei auftretenden Problemen immer für mich da war.Auch bedanke ich mich bei meinem besten Freund Thomas, der mir einen Computer organisiert hat, der die riesige Datei der Datenbank stemmen konnte und selbst bis spät in die Nacht noch bei Fragen erreichbar war.Ein großes Dankeschön gilt auch meinen Eltern, Maria und Heinrich, meiner Schwester Elisabeth und meinem Partner Matthias
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.014 |
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".