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Enregistrement W22428428 · doi:10.5406/amerjpsyc.125.1.0081

ToXgene: An extensible template-based data generator for XML.

2002· article· en· W22428428 sur OpenAlexaff
Denilson Barbosa, Alberto O. Mendelzon, John Keenleyside, Kelly Lyons

Notice bibliographique

RevueInternational Workshop on the Web and Databases · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Database Systems and Queries
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceXMLXML Schema (W3C)Programming languageDocument Structure DescriptionXML frameworkXML validationStreaming XMLTemplateEfficient XML InterchangeXML databaseSimple API for XMLXML Schema EditorGenerator (circuit theory)Information retrievalDatabaseXML SignatureWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic collections of XML documents are useful in many applications, such as benchmarking (e.g., Xmark), and algorithm testing and evaluation. We present ToXgene, a template-based generator for large, consistent collections of synthetic XML documents. Templates are annotated XML Schema specifications describing both the structure and the content of the data to be generated. Our tool was designed to be declarative, and general enough to generate complex XML content and to capture most common requirements, such as those embodied in current benchmarks. In the paper, we give an overview of the ToXgene template specification language and the extensibility of our tool; we also report preliminary experiments with ToXgene carried out at the IBM Toronto Lab, which show that our tool can closely reproduce the data sets of the TPC-H and Xmark benchmarks.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,025

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,170 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations75
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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