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Enregistrement W2056189760 · doi:10.1080/01431160210155028

Confusion in data fusion

2003· article· en· W2056189760 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Remote Sensing · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Image Fusion Techniques
Établissements canadiensNova Scotia HospitalBedford Institute of OceanographyCanadian Hydrographic Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSensor fusionMetadataOverlayContext (archaeology)FusionTerm (time)Data miningConfusionObject (grammar)Information retrievalArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data fusion is a rapidly emerging technology. Numerous diverse definitions are being promoted and being adopted for various application techniques. The term 'data fusion' is being loosely used to signify combinations of often large amounts of diverse data into a consistent, accurate and intelligible whole. There are several distinct types of data fusion, for example, the data correspond to different attributes associated with the same geometry, within one architecture. In others, the data consist effectively of repeated measurements of different types of attributes that are assembled together using overlay techniques, which were formerly known as data compilation or data assimilation. In the former case, the data have to be fused in an intelligent manner, taking into account the different natures of the attributes, to gain as complete a picture as possible of the object from its component attributes. For the latter, the data are merely the overlaying of different types of attribution to produce a mosaic at the application level. The term data fusion can be broken into two components: true fusion, where one geometry is shared by multiple attributes within a single architecture or file; and data assimilation, where multiple redundant geometries with attributes are brought within the same context using overlay techniques.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,273 · 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