Elsa, William, Docka och Brunte : En studie av våra samtida hästnamn
Bibliographic record
Abstract
I denna uppsatsen studeras de svenska samtida hästnamnen som finns 2016 och syftet har varit att kategorisera namnen och jämföra utifrån ett könsperspektiv. Namnen hämtades från försäkringsbolaget Agria och utgjorde totalt 396 namn, således 198 namn per kön. Det visade sig att namnbeståndet skiljer sig åt mellan könen på hästarna vilket tyder på en könsskillnad. Det är vanligare att sto får personnamn medan valack/hingst har mer tendens att få ett fiktivt namn. Namnen i sig visar sig ha likheter i viss mån med det som tidigare studier har visat, men en viss förändring har skett. Det tyder på att en högre grad av en humanisering av hästarna har gjorts och samma könsmönster som är i människors namn finns även i deras.
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 | 0.007 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 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 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".