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
Albert Swann je australským velvyslancem ve studeném Stockholmu. Je skvělý diplomat, obratně zvládající lži druhých a přetvářku na mistrovské úrovni. Večer však nechodí na večírky spřátelených ambasád popíjet drinky a otupovat hrany mezinárodních vztahů. Vydává se do centra dění utrpení, bolesti a traumat žen, které se samy nemohou bránit. Vyhledává příští oběti krutých a vynalézavých násilníků, aby je zastavil, než dojde k nejhoršímu. Albert je nelítostný, nevybíravý a neúplatný. Dává ženám možnost oplatit násilníkům krutost a následně jim umožní nepozorovaně zmizet. Kdybyste ho náhodou potkali, zaujmou vás jeho svérázné názory na spravedlnost a zákon. Nepřehlédnete ani jeho oddanost svému cíli. Když sáhnete do jeho lednice, najdete v ní otevřenou lahev whiskey, někde v bytě pistoli s tlumičem, slušivé brýle s kamerou a nepřeberné množství oblečení pro ženy, které ještě nikdo nenosil. Kdybyste se ho zeptali, proč to dělá, odpověděl by vám, že nesnáší násilí. A kdybyste se zeptali, proč sám násilí vytváří, odpověděl by vám, velmi pohotově, že on trpí pár minut, zatímco ženy, které nemají na výběr, budou bez jeho pomoci trpět celý život. Stojí za to trpět chvíli, abychom zabránili zlým věcem, které se díky nám nestanou? A je to naše volba nebo povinnost? než si rozmyslíte odpověď, přečtěte si příběh Alberta Swanna.
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 | 0.007 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.008 |
| Open science | 0.006 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.009 |
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