Time for our field to grow up
Notice bibliographique
Résumé
Compared to centuries of physics and millennia of mathematics, the 50-year-history of computer science and information management research makes us the toddlers of the scientific community. Yet during our brief existence, we've revolutionized the world and, not content with that, gone on to build and study virtual worlds. We have justly taken pride in our accomplishments, and developed our own unique way of conducting research, unlike other scientific and engineering fields. But cracks have appeared in this edifice we have built. The conference system that served us so well for our first 50 years is falling apart. Our ever-increasing population competes ever more energetically for a finite set of resources. Other scientific and engineering disciplines still think that our field equates to programming, and look down on us. While we may also look down on them, it is undeniably true that high-energy physicists get many more research dollars per capita than we do, and our computer science colleagues wonder whether all the data management problems haven't already been solved. Other departments have started to teach courses that overlap our turf. Are we our own worst enemies? Why doesn't everyone understand how important our research is? Do we have to abandon the conference system? Must we become more like the stodgy old fields of science and engineering? Or can we find our own way?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».