Editorial Introduction of New Editor-in-Chief (EIC) and Deputy EIC
Notice bibliographique
Résumé
After a brief review of the publishing statistics for the IEEE Embedded Systems Letters , the current Editor-in-Chief (EIC) introduces the new leadership team of Prof. Krithi Ramamritham as EIC and Catherine Gebotys as Deputy EIC. This leadership emerged after an extensive search for the EIC earlier this year. Prof. Ramamritham is an Endowed Chair Professor of Computer Science and Engineering at the Indian Institute of Technology, Bombay, and the author of almost 500 papers spanning many areas of embedded systems including real-time systems, distributed systems, databases, and sensor networks. Prof. Ramamritham is a researcher par excellence to lead the journal, and brings a wealth of experience in journal leadership from his tenure as EIC of the Real-Time Systems Journal and has been associated with many editorial boards. Dr. Catherine Gebotys is a Professor and a Professional Engineer with the Department of Electrical and Computer Engineering at the University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada, and is the author of over 100 papers in the areas of electronic design automation, embedded systems security, and low-power design, Dr. Gebotys brings a wealth of research and practical experience built over two decades in the industry and academia.
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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 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,053 |
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 ».