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Enregistrement W2089411265 · doi:10.1109/tim.2012.2234398

TIM Special Section on IEEE International Symposium on Robotic and Sensors Environments (ROSE 2011)

2012· article· en· W2089411265 sur OpenAlexaffabout
Pierre Payeur, Emil M. Petriu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSensor Technology and Measurement Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRose (mathematics)RoboticsRelevance (law)AutomationEngineeringInstrumentation (computer programming)Process (computing)RobotComputer scienceArtificial intelligenceLibrary scienceEngineering managementOperations researchPolitical scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IEEE International Symposium on Robotic and Sensors Environments (ROSE 2011) was held on September 17-18, 2011, at Ecole Polytechnique de Montreal, in Montreal, QC, Canada. ROSE 2011 was the first opportunity for the conference series to be conducted as an IEEE Symposium, following a sustained and successful number of ROSE Workshop venues from 2003 to 2010, that took place in Europe, Canada, and the USA. Following the tradition established in 2003, the ROSE Symposium addresses all aspects of sensing systems and technologies for robotics and industrial automation, as well as their impact on autonomous robotic and intelligent systems development and applications. At ROSE 2011, 41 papers presenting contributions of high quality were presented, addressing the diversity of problems and applications that combine sensors, decision systems, and robots. Following the symposium, a number of substantially extended manuscripts, inspired by papers presented at ROSE 2011, and addressing topics of particular relevance for the IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, were submitted and went through a rigorous peer review process, identical to that of regular paper submissions. Following this process, three manuscripts were accepted and are included in this Special Section.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,898

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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