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Record W6990497843

Discours de l'Hon. W.S. Fielding, M.P., ministre des finances Sir Richard Cartwright, M.P. ministre du commerce et L'Hon. William Paterson, M.P. ministre des douanes, Ottawa.

2014· article· fr· W6990497843 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueQSpace (Queen's University Library) · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGloomWork (physics)Current (fluid)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Fielding) : Je propose que la Chambre se forme en comité pour considérer les voies et moyens de prélever les subsides à accor- der à Sa Majesté.Je me lève, M. l'Orateur, pour proposer la motion dont j'ai donné avis et dont vous venez de donner lecture à la Chambre.Et avant de reprendre mon siège j'aurai l'hon- neur de déposer sur le bureau une série de résolutions que je désire soumettre à la considération de la Chambre.Les dépenses totales à compte du londs consolidé ont été de $38,349,759, contre une dépense de $36,949,142, durant l'exer- cice 1895-96, soit une augmentation de $1,- 400,617.Le résultat de l'exercice 1896- 97, nous a laissé, avec un déficit de '^519,- 981, contre un déficit de $330,551, durant l'exercice précédent.Voilà en peu de mots le résultat des opérations de l'année, à compte du fonds consolidé.Toujours suivant la coutume voici les dé- tails du revenu, comparés à celui de l'exer- cice précédent : Il y a un peu moins d'un an, dans des circonstances qui ont peut-être donné quelqu'importance à cet événement dans l'histoire du pays, j'avais l'honneur de pronon-1896-97.1895-96.Augmentation.Diminution.cer mon premier exposé budgétaire dans cette Chambre.En me levant aujourd'hui pour remplir Douanes.. Accise ....

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.882
Threshold uncertainty score0.731

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.2190.128

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.194
Teacher spread0.186 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations0
Published2014
Admission routes1
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