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Enregistrement W2050265418 · doi:10.1145/1804669.1804698

Data correspondence, exchange and repair

2010· article· en· W2050265418 sur OpenAlexaff
Gösta Grahne, Adrian Onet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Database Systems and Queries
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomomorphismComputer scienceTupleData exchangeGeneralizationFunctional dependencyClass (philosophy)Theoretical computer sciencePerspective (graphical)DatabaseRelational databaseMathematicsDiscrete mathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Checking the correspondence between two or more database instances and enforcing it is a procedure widely used in practice without however having been explored from a theoretical perspective. In this paper we formally introduce the data correspondence setting and its associated computational problems: checking the existence of solutions, and verifying whether a candidate is a solution, for three distinct types of solutions. Data correspondence is a generalization of data exchange and peer data exchange, and a special case of repairing inconsistent databases. We introduce a new class of dependencies, called semi-LAV, that properly includes both LAV and full dependencies, while retaining tractability for peer data exchange, data correspondence, and database repairs. We also introduce the concept of Σ-satisfying homomorphisms. This new type of homomorphism, together with recent advances, is essential in achieving tractability, while at the same time allowing a large class of dependencies, namely the aforementioned semi-LAV ones. We also show the intractability for a series of problems in the case of weakly acyclic tuple generating dependencies. This implies that many tractability results for weakly acyclic dependencies do not carry over to data correspondence; in these new settings we need to restrict the dependencies a bit further, yielding our semi-LAV dependencies.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,014
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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