Bibliographic record
Abstract
Mrs. Argyle-t, a dúsgazdag, jótékony hölgyet, három leány és két fiú örökbe fogadó anyját holtan találják a nappalijában. Valaki piszkavassal szétverte a fejét. A rendőrség úgy véli, tudja, ki a tettes. Letartóztatják az egyik mostohafiút, Jackót, aki ellen vannak bizonyítékok - s akinek volna alibije, csakhogy az úrvezető, aki a gyilkosság időpontjában felvette a kocsijába, nem kerül elő. Jackót elítélik, és meghal a börtönben. Eltelik két esztendő. Dr. Calgary, a sarkkutató hazatér Angliába. Régi újságokat lapozva megdöbbentő hírre bukkan. Feltámadnak benne az emlékek. Két évvel azelőtti balesete, az amnézia# Tennie kell valamit. Dr. Calgary biztos benne, hogy a rendőrség tévedett. Cselekszik. Jackót törvényileg rehabilitálják. De a család nehezen elnyert békéje odavan. Mert ha nem Jacko, a fekete bárány a gyilkos, akkor ki? Csak a közvetlen környezet valamelyik tagja követhette el a szörnyű tettet. De kicsoda? A szelíd, tudós férj? A ragaszkodó, fiatal titkárnő? A cseléd? A lányok? A másik fiú? Még egy gyilkosságba és egy gyilkossági kísérletbe kerül, míg dr. Calgary levezekli "vétkét", és bravúros amatőr nyomozással felgöngyölíti az eredeti és az új bűnügyeket.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.976 | 0.974 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".