A Revised Optimal Spanning Table Method for Expanding Competence Sets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The optimal expansion problem of competence sets can be solves by either mathematical programming method or table based method developed by Feng (2001). Compared to the mathematical programming method, table based method for competence set expansion is a more efficient algorithm in using relevant tableaus to solve the optimal expansion problems. This paper proposes a revised table based method to facilitate developing a computer code. A computer program, called TBM, based on the revised algorithm, was developed to solve the large scale problems of expanding competence sets. A numerical example is given, and some possible future research topics on the related theme are discussed. Keywords: competence set expansion; habitual domains; spanning table methodResume: Le probleme de l'expansion optimale des ensembles de competence peut etre resolu soit par la methode de programmation mathematique, soit par une methode basee sur les tableaux developpee par Feng (2001). Comparee a la methode de programmation mathematique, la methode basee sur les tableaux pour l'expansion des ensembles de competence est un algorithme plus efficace dans l'utilisation des tableaux appropries pour resoudre les problemes d'expansion optimale. Cet article propose une methode basee sur les tableaux revise pour faciliter l'elaboration d'un code informatique. Un programme d'ordinateur, appele TBM, base sur l'algorithme revise, a ete developpe pour resoudre les problemes de l'expansion des ensembles de competences a grande echelle. Un exemple numerique est donne, et quelques sujets possibles de futures recherches sur le theme sont debattues.Mots-cles: expansion des ensembles de competences; domaines habituels; methode de tableau construit
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle