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Enregistrement W2030800675 · doi:10.1145/1942800.1942802

Interview with Peter King

2011· article· en· W2030800675 sur OpenAlexaboutno aff
Claus Atzenbeck

Notice bibliographique

RevueACM SIGWEB Newsletter · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypertextAccreditationComputer scienceLibrary scienceWork (physics)PublishingRotation formalisms in three dimensionsWorld Wide WebManagementPolitical scienceEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dr. Peter King has been active in digital documents and hypertext for almost thirty years. He was one of the founders of the Electronic Publishing conference series and of the ACM Symposium on Document Engineering, whose Steering Committee he now chairs. He holds the position of Professor Emeritus of Computer Science at the University of Manitoba in Winnipeg, Canada. He has recently held research positions at the University of Kent, UK and at LIRMM, Montpellier, France, and has worked at several other European and Canadian research institutes. Peter's work in document engineering covers several areas. He has performed individual and collaborative work on formalisms for multimedia document specification and on document description languages and systems, leading to the creation of several working systems. He has collaborated on work on hypertext, including the OPALES system and its successors, and on hypertext architectures supporting collaborative document usage and user communities. His joint work with Marc and Jocelyne Nanard won the ACM Engelbart award for best paper at the Hypertext 2003 Conference. Prior to developing his interest in document engineering and hypertext, he worked extensively in the area of programming language design and implementation. Peter King is a leader in computing education and educational standards. He is Director of Accreditation for CIPS, the Canadian Information Processing Society, which establishes and assesses industry recognized standards for postsecondary computing education in university and college institutions across Canada and internationally.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0150,003
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0090,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,014

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,084 · 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

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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