Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,001 |
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 découle