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Enregistrement W1969434100 · doi:10.1145/2523616.2523632

Consistency without borders

2013· article· en· W1969434100 sur OpenAlexfundno aff
Peter Alvaro, Peter Bailis, Neil Conway, Joseph M. Hellerstein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Information and Intelligent SystemsAir Force Office of Scientific ResearchDivision of Graduate EducationDefense Advanced Research Projects AgencyDirectorate for Computer and Information Science and EngineeringNippon Telegraph and TelephoneSamsungVMwareEMCNetAppNational Science FoundationGoogleMicrosoftOracleDivision of Computer and Network SystemsDivision of Computing and Communication FoundationsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCisco SystemsFacebookSAP North AmericaGeneral ElectricIntel Corporation
Mots-clésConsistency (knowledge bases)Computer scienceConsistency modelLinearizabilitySequential consistencyWeak consistencyCausal consistencyEventual consistencyData consistencyStrong consistencyDistributed computingProgramming languageArtificial intelligenceMathematicsCorrectnessStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distributed consistency is a perennial research topic; in recent years it has become an urgent practical matter as well. The research literature has focused on enforcing various flavors of consistency at the I/O layer, such as linearizability of read/write registers. For practitioners, strong I/O consistency is often impractical at scale, while looser forms of I/O consistency are difficult to map to application-level concerns. Instead, it is common for developers to take matters of distributed consistency into their own hands, leading to application-specific solutions that are tricky to write, test and maintain.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0090,023
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,006

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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