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Enregistrement W2005166857 · doi:10.4171/owr/2007/23

Poisson Geometry and Applications

2008· article· en· W2005166857 sur OpenAlexaffabout
Anton Alekseev, Rui Loja Fernandes, Eckhard Meinrenken, Markus J. Pflaum

Notice bibliographique

RevueOberwolfach Reports · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeometryPoisson distributionMathematicsComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The half-size workshop was organized by Anton Alekseev (Geneve), Rui Loja Fernandes (Lisboa), Eckhard Meinrenken (Toronto) and Markus Pflaum (Frankfurt). Marius Crainic (Utrecht) also acted as an unofficial organizer. The programme consisted of 17 lectures and covered a range of areas in Poisson Geometry and its applications where significant progress has been achieved recently. The aim of the workshop was to emphasize the main themes in Poisson Geometry that play the role of driving forces and organizing principles of the field. A significant number of young researchers, who have made already important contributions to the field, participated in this meeting. During the workshop all participants were involved in a great number of informal discussions, some of which gave rise to new collaborations. In total, 27 researchers have participated in this meeting from institutions in 9 different countries in Europe, USA and Canada, including 4 researchers from German institutions. The organizers and participants thank the Mathematisches Forschungsinstitut Oberwolfach for providing a truly inspiring atmosphere for this conference. In the following we include the abstracts in alphabetical order.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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