Speciális módszerek szakaszos desztillációra
Bibliographic record
Abstract
Mindenekelőtt szeretném megköszönni, hogy elvállalta értekezésem bírálatát.Köszönöm az értékelést, a bírálatot és a hasznos észrevételeket.Az alábbiakban szeretnék reagálni az észrevételekre, itt adok választ a felmerült kérdésekre és a tézisekkel kapcsolatos bírálatára is.Észrevételek -Kérdések 1) "A dolgozat érdemi része kilenc fejezetben mutatja be, illetve foglalja össze a jelölt tudományos munkásságát (annak egy részét), elért eredményeit, téziseit.A bíráló megállapítása szerint a dolgozat ezzel a beosztással túlságosan szétaprózottá vált, különösen annak fényében, hogy egyes fejezeteken belüli alfejezetek, illetve szakaszok indokolatlanul röviddé váltak.Erre példa a 4. fejezet a maga öt oldalnyi terjedelmével, amit a jelölt további hat alfejezetre osztott, melyen belül egymondatos alpontok (pl.4.2.2.1.alpont) is előfordulnak.Hasonlóképpen rövid a 2. fejezet, ami mindössze két oldal terjedelmű.Úgy tűnik, mintha a jelölt nem tudná az eredményeit egy folyamatos gondolatfüzérben kifejezni.Ez a nehézkes követhetőség és töredezettségsajnos -a dolgozat égészére rányomja bélyegét.Nagyobb odafigyeléssel, átgondoltabb szerkesztéssel egy jobban strukturált, az egységes gondolati ívet is visszatükröző értekezés készülhetett volna.Sajnálatos módon ugyanez a töredezettség jellemző a tézisek és altézisek átláthatatlan rendszerére is (4 tézis, azon belül 12 altézis)".Válasz: Sajnos tényleg úgy tűnik, hogy "túlságosan szétaprózott" a dolgozat és a tézisek is, és egyes esetekben lehetett volna összevonásokat tenni, de célom az volt, hogy a sok témát felölelő értekezés jól követhető legyen.Egyes fejezetek rövidek, és vannak egymondatos alfejezetek is, de ezek mögött komoly számítási eredmények vannak, melyek a mellékletben és a publikációikban megtalálhatóak.Terjedelmi korlát miatt ezek nem kaphattak helyet az értekezésben, de fontosnak tartottam megemlíteni, még ha csak röviden is.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.193 | 0.039 |
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".