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Enregistrement W2413266452 · doi:10.29173/cais735

A Retrieval Model for Common Textual Database Management Systems

2013· article· en· W2413266452 sur OpenAlexaffvenueabout
Yves Marcoux

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Database Systems and Queries
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInformation retrievalProcess (computing)Quality (philosophy)Relevance (law)Cognitive models of information retrievalClass (philosophy)DatabaseHuman–computer information retrievalInformation systemSearch engineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the 1994 CAIS Conference: The Information Industry in Transition McGill University, Montreal, Quebec. May 25 - 27, 1994.The social mission of information professionals is to provide society with high quality information storage and retrieval services. In order to fulfill this mission, the professionals need to have an understanding of the tools they use that is sufficiently thorough for predicting the behavior of these tools in all normal circumstances. One important class of tools used by information professionals are the textual database management systems (TDBMS's). At present, the retrieval capabilities of these systems are almost without excep- tion incompletely described, a situation which sometimes renders the accurate prediction of their behavior dicult. Thus, the quality of in- formation storage and retrieval services that the body of information professionals can provide society is not as high as it could be. To cor- rect this situation, the retrieval behavior of the TDBMS's available to information professionals must be precisely and exhaustively described. In other words, an abstract retrieval model has to be elaborated for them.In this paper, we present what we believe to be the ?rst formally de?ned abstract retrieval model especially designed for describing the retrieval behavior of common, everyday TDBMS’s. The model is rigorously de?ned and can be used as a basis for describing the retrieval behavior of most of the existing TDBMS’s that use boolean logic and so-called “repeating”values. . The process of modeling the retrieval behavior of TDBMS’s shows that the form of query expressions accepted by existing systems is fairly restricted, and suggests a possible (and easily implementable) generalization. We show that this generalization would not only allow the formulation of interesting and meaningful requests that are impossible (or very dif?cult) to formulate in the present systems, but would in fact grant logical completeness to retrieval languages, a form of completeness analogous to relational completeness in the relational model.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,016
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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