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Enregistrement W1590038241 · doi:10.4271/2007-01-2469

Development of the AFRL CAESAR Web User Interface

2007· article· en· W1590038241 sur OpenAlexaff
Huaining Cheng, Kathleen M. Robinette, Steve E. Mosher, Mark Boehmer

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAstronomical Observations and Instrumentation
Établissements canadiensGeneral Dynamics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceUser interfaceHuman–computer interactionWorld Wide WebProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Civilian American and European Surface Anthropometry Resource (CAESAR) (Robinette, et al., 2002) is an anthropometric database containing the latest civilian population survey of three countries representing the NATO countries: the United States of America, The Netherlands, and Italy. There are many potential applications for the CAESAR database in the anthropometry, ergonomics, and biometrics fields because it provides individual and standardized one-mode data instead of summarized population information such as percentiles. However, people are not using CAESAR more frequently because it is too difficult to access at present. To facilitate the sharing of this valuable resource, the CARD Lab (Computerized Anthropometric Research and Design Laboratory) in the Air Force Research Laboratory has been developing a web application, ARIS (Anthropometry Research Information Systems), to offer CAESAR data search and analysis as well as raw data visualization and extraction. ARIS consists of two components. The front-end user interface was designed for two groups of potential users. An atlas-type graphics interface targets casual users, and a menu-driven detailed search interface satisfies the needs of advanced users. The back-end database was designed to handle not only the CAESAR database but also other anthropometric databases collected by the CARD Lab over the years. The objective is to provide a new capability to make the right anthropometric information available to anyone, anywhere.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,074

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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