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Enregistrement W2026632448 · doi:10.1145/505894.505911

Summary of the second ICSE workshop on web engineering

2001· article· en· W2026632448 sur OpenAlexaboutno aff
Yogesh Deshpande, San Murugesan

Notice bibliographique

RevueACM SIGSOFT Software Engineering Notes · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb Applications and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineeringLibrary scienceWorld Wide WebWeb siteWeb engineeringComputer scienceWeb developmentWeb pageThe InternetWeb application security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The series of workshops on Web Engineering started in 1998 with the World Wide Web Conference WWW7 in Brisbane, Australia, and has continued with WWW8 (Toronto, 1999) and WWW9 (Amsterdam, 2000). The first such workshop with the International Conference on Software Engineering (ICSE) took place in 1999 in Los Angeles. The second workshop was held on 4-5 June 2000 in Limerick, Ireland and attracted about 30 participants.The main purpose behind these workshops is to share and pool the collective experience of people, both academics and practitioners, who are actively working on Web-based systems.This workshop consisted of two keynote addresses, 11 contributed papers and two sessions of open discussions. The call for papers elicited 18 submissions of which 11 were accepted after peer reviews. The papers presented at the workshop appear in the book Web Engineering (San Murugesan and Yogesh Deshpande (eds.), LNCS, Springer-Verlag, 2000).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1020,082

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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