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Enregistrement W1997533292 · doi:10.1145/503099.503102

SchemaSQL

2001· article· en· W1997533292 sur OpenAlexaff
Laks V. S. Lakshmanan, Fereidoon Sadri, Subbu N. Subramanian

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Database Systems · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Database Systems and Queries
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSQLData definition languageRelational databaseSchema (genetic algorithms)Database schemaProgramming languageDatabaseConceptual schemaSemi-structured modelDatabase modelInformation retrievalDatabase design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide a principled extension of SQL, called SchemaSQL , that offers the capability of uniform manipulation of data and schema in relational multidatabase systems. We develop a precise syntax and semantics of SchemaSQL in a manner that extends traditional SQL syntax and semantics, and demonstrate the following. (1) SchemaSQL retains the flavor of SQL while supporting querying of both data and schema. (2) It can be used to transform data in a database in a structure substantially different from original database, in which data and schema may be interchanged. (3) It also permits the creation of views whose schema is dynamically dependent on the contents of the input instance. (4) While aggregation in SQL is restricted to values occurring in one column at a time, SchemaSQL permits "horizontal" aggregation and even aggregation over more general "blocks" of information. (5) SchemaSQL provides a useful facility for interoperability and data/schema manipulation in relational multidatabase systems. We provide many examples to illustrate our claims. We clearly spell out the formal semantics of SchemaSQL that accounts for all these features. We describe an architecture for the implementation of SchemaSQL and develop implementation algorithms based on available database technology that allows for powerful integration of SQL based relational DBMS. We also discuss the applicability of SchemaSQL for handling semantic heterogeneity arising in a multidatabase system.

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)0,017
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,034

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,239 · 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
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

Citations94
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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