Proceedings of the 2nd ACM international workshop on Story representation, mechanism and context
Notice bibliographique
Résumé
It gives us great pleasure to welcome you to the 2nd ACM International Workshop on Story Representation, Mechanism and Context (SRMC 08). This workshop succeeds the premier ACM MM SRMC workshop held in 2004 in New York. The SRMC workshop series positions stories as one of the fundamental forms we use to organize our lived experiences into patterned narratives that aspire to communicate that which is memorable and valuable. Whether to entertain, educate, illustrate or inspire, the storytelling act involves a dynamic interplay between an evolving network of authors, storytellers and audiences moving fluidly back and forth between lived lives and storied representations. Critical components in this process are the tools, machines and systems that serve as creative composition partners, agents of communicative distribution and supporters of constructive dialog. In the four years since the last workshop, critical thinking on issues related to computational story generation, representation, discovery and understanding has evolved and changed. Influenced by diverse disciplines, the emergence of novel insights and innovative ideas present us with a timely opportunity to reexamine the theory and practice of how people and machines can create, represent, share and understand stories. The underlying premise of this year's workshop is that better understanding of storytelling abilities by people and machines is necessary for the development of more compelling, participatory and sustainable multimedia systems. The call for papers attracted 14 submissions from Asia, Europe, South America, Canada and the United States. The program committee accepted 9 papers that cover a variety of topics, including collaborative storytelling applications, narrative graph models and computational story realism. In addition, the program includes 3 panel discussions on representing realism, balancing interactivity and control and facilitating multimedia story creation. We hope that these proceedings will serve as a valuable reference for multimedia researchers and developers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,016 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».