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Enregistrement W2276766765

Multivariate Approximation 2013

2014· article· en· W2276766765 sur OpenAlexaboutno aff
Marco Caliari, Stefano De Marchı, N. Levenberg, Marco Vianello

Notice bibliographique

RevueDolomites Research Notes on Approximation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical and numerical algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultivariate statisticsHonorMathematicsMultivariate analysisMathematical economicsMathematics educationComputer scienceStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The organizing committee of the workshop Multivariate Approximation 2013 discusses details and highlights of the meeting. 1 A short report On November 29-30, 2013, a two-day Workshop on Multivariate Approximation took place at the University of Verona in honor of the 60th birthday of Prof. Len Bos. There were a total of 12 talks and approximately 35-40 participants. From the list of talks, one can immediately realize the variety of Len’s mathematical interests. He has of course worked on many aspects of approximation theory, mainly in the multivariate setting, but he has made many contributions in other areas such as polynomial inequalities, (pluri-)potential theory, optimal interpolation points, and approximation by radial basis functions. At the beginning of his mathematical career, he proved results in computational geometry; and recently he has worked on applications to economics and the geosciences. Each of these aspects of Len’s lifelong mathematical contributions were represented in the talks given at the workshop. For the list of the talks and the corresponding abstracts, see the link http://profs.sci.univr.it/multiapp/speakers.html. Len, who is very modest, not surprisingly stated his preference to the organizers that the event be rather small in size. At the onset of the workshop he seemed extremely pleased with the turnout of so many of his friends and collaborators. Indeed, he insisted on expressing his happiness and appreciation in personally introducing each and every speaker, invariably spiced with amusing anecdotes. A particular highlight of the celebration was the conference dinner. This was organized in an exceptionally nice “hostaria” typical of Verona, featuring excellent food and wine. Due to his experience in Italy over the years, Len has become a connoisseur of fine wines – it is said that he is the only Canadian that knows the difference between the north Italian grapes Raboso del Piave and Friularo! After the meal there was a presentation entitled “A small photo-story of Len Bos,” a collection of some photos taken from 1996 onwards. Len appeared surprised, embarrassed, and, most importantly, very much appreciative of the tributes which he received. All of us who have had the opportunity to know Len over the years know that he so richly deserved every accolade. aDepartment of Computer Science, University of Verona, VERONA, Italy, marco.caliari@univr.it bDepartment of Mathematics, University of Padua, PADOVA, Italy, {demarchi,marcov}@math.unipd.it cDepartment of Mathematics, Indiana University, BLOOMINGTON, IN, USA, nlevenbe@indiana.edu Caliari · De Marchi · Levenberg · Vianello II Figure: Len in the Dolomites over Canazei (TN) ITALY, the wonderful place where since 2006 the Dolomites Workshops and Research Weeks on Approximation have taken place. The photo is from August 2008. The participants were invited to submit papers for a special volume of Dolomites Research Notes on Approximation. These submissions were refereed; the accepted papers appear below in order of acceptance. As organizers of the workshop and editors of DRNA, we would like to thank all participants and contributors for their efforts in making both the workshop and this volume a success. Finally, all of us – participants, contributors, organizers and editors – would like to thank Len for being such an outstanding mathematician, exemplary colleague, and wonderful friend. Dolomites Research Notes on Approximation ISSN 2035-6803

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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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,040

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 Opus0,196
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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