Proceedings of the twenty-seventh ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART symposium on Principles of database systems
Notice bibliographique
Résumé
This volume contains the proceedings of the Twenty-Seventh ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART Symposium on Principles of Database Systems (PODS 2008), held in Vancouver, Canada, on June 9-11, 2008, in conjunction with the 2008 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. The proceedings include one paper based on the keynote address by Peter Buneman, two papers based on the invited tutorials by Mikolaj Bojanczyk and Wenfei Fan, and 28 contributed papers that were selected by the Program Committee from 159 submissions. Most of these papers are preliminary reports on work in progress. While they have been read by program committee members, they have not been formally refereed. Many of them will probably appear in more polished and detailed form in scientific journals. The program committee selected the paper Estimating PageRank on Graph Streams by Atish Das Sarma, Sreenivas Gollapudi and Rina Panigrahy for the PODS 2008 Best Paper Award, and the paper Evaluating Rank Joins with Optimal Cost by Karl Schnaitter and Neoklis Polyzotis for the PODS 2008 Best Newcomer Award. Warmest congratulations to the authors of these papers. I thank all authors who submitted papers to the symposium, and the members of the program committee for the enormous amount of work they have done. The program committee did not meet in person, but carried out extensive discussions during the electronic PC meeting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,060 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».