FIMIS-2013 Organizing Committee
Notice bibliographique
Résumé
Program Committee Members Feilong Tang, Shanghai Jiao Tong University, China Fatos Xhafa, Technical University of Catalonia, Spain Arjan Durresi, IUPUI, USA Hae-Duck Joshua Jeong, Korean Bible University, Korea Hiroaki Kikuchi, Tokai University, Japan Chu-Hsing Lin, Tunghai University, Taiwan Jinshu Su, National University of Defense Technology, China Tomoya Enokido, Rissho University Fang-Yie Leu, Tunghai University, Taiwan Chunqing Wu, National University of Defense Technology, China Makoto Ikeda, Fukuoka Institute of Technology, Japan Takuo Suganuma, Tohoku University, Japan Antonio Gentile, University of Palermo, Italy Wen-Tzeng Huang, Minghsin University of Science and Technology, Taiwan Marek Ogiela, Computer Science and Electronics Insitute of Automatics, Poland Kin Fun Li, Victoria University, Canada Joan Arnedo, Open University of Catalonia, Spain Jong-Hyouk Lee, INRIA, France Hanh Le, University of Cape Town, South Africa Vidyasagar Potdar, Curtin Business School, Australia Eleana Asimakopoulou, University of Bedfordshire, United Kingdom Hiroshi Matsuno, Yamaguchi University, Japan Yoshitaka Shibata, Iwate Prefectural University, Japan Misako Urakami, Oshima College of Maritime Technology, Japan Tetsuya Shigeyasu, Hiroshima International University, Japan Nik Bessis, University of Bedfrordshire, United Kingdom Kangbin Yim, Soonchunhyang University, Republic of Korea Yoshiaki Hori, Kyushu University, Japan
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,194 | 0,197 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».