Employing a Parametric Model for Analytic Provenance
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
We introduce a propagation-based parametric symbolic model approach to supporting analytic provenance. This approach combines a script language to capture and encode the analytic process and a parametrically controlled symbolic model to represent and reuse the logic of the analysis process. Our approach first appeared in a visual analytics system called CZSaw. Using a script to capture the analyst’s interactions at a meaningful system action level allows the creation of a parametrically controlled symbolic model in the form of a Directed Acyclic Graph (DAG). Using the DAG allows propagating changes. Graph nodes correspond to variables in CZSaw scripts, which are results (data and data visualizations) generated from user interactions. The user interacts with variables representing entities or relations to create the next step’s results. Graph edges represent dependency relationships among nodes. Any change to a variable triggers the propagation mechanism to update downstream dependent variables and in turn updates data views to reflect the change. The analyst can reuse parts of the analysis process by assigning new values to a node in the graph. We evaluated this symbolic model approach by solving three IEEE VAST Challenge contest problems (from IEEE VAST 2008, 2009, and 2010). In each of these challenges, the analyst first created a symbolic model to explore, understand, analyze, and solve a particular subproblem and then reused the model via its dependency graph propagation mechanism to solve similar subproblems. With the script and model, CZSaw supports the analytic provenance by capturing, encoding, and reusing the analysis process. The analyst can recall the chronological states of the analysis process with the CZSaw script and may interpret the underlying rationale of the analysis with the symbolic model.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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