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Enregistrement W2189821794 · doi:10.48550/arxiv.1512.02019

Status Report Of The Dphep Collaboration: A Global Effort For Sustainable Data Preservation In High Energy Physics

2015· preprint· en· W2189821794 sur OpenAlexaff
S. Amerio, R. Barbera, F. Berghaus, Jakob Blomer, Andrew Branson, Germán Cancio, Concetta Cartaro, Gang Chen, Sünje Dallmeier-Tiessen, C. Diaconu, G. Ganis, Mihaela Gheata, Takanori Hara, Ken Herner, Mike Hildreth, Roger Jones, S. Kluth, D. Krücker, K. Lassila-Perini, M. Maggi, S. Mele, Alberto Pace, M. Schröder, Jetendr Shamdasani, Jamie Shiers, T. J. Smith, Randall Sobie, David Michael South, Andrii Verbytskyi, Matthew Viljoen, Lu Wang, Markus Bernhard Zimmermann

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBig Data Technologies and Applications
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlueprintNational laboratoryLibrary scienceData sharingPolitical scienceMedical educationEngineeringMedicineComputer scienceEngineering physicsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data from High Energy Physics (HEP) experiments are collected with significant financial and human effort and are mostly unique. An inter-experimental study group on HEP data preservation and long-term analysis was convened as a panel of the International Committee for Future Accelerators (ICFA). The group was formed by large collider-based experiments and investigated the technical and organizational aspects of HEP data preservation. An intermediate report was released in November 2009 addressing the general issues of data preservation in HEP and an extended blueprint paper was published in 2012. In July 2014 the DPHEP collaboration was formed as a result of the signature of the Collaboration Agreement by seven large funding agencies (others have since joined or are in the process of acquisition) and in June 2015 the first DPHEP Collaboration Workshop and Collaboration Board meeting took place. This status report of the DPHEP collaboration details the progress during the period from 2013 to 2015 inclusive.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0030,017
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,017

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 Opus0,341
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,027 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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