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Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
Frank Hutter, Kristian Kersting, Jefrey Lijffijt, Isabel Valera
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Notice bibliographique
RevueLecture notes in computer science · 2021
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Mining Algorithms and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Computing Technology, Chinese Academy of SciencesTélécom ParisUniversity of California, DavisÉcole Normale Supérieure de LyonUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignLG ElectronicsTechnische Universität DortmundSabancı ÜniversitesiITMO UniversityUniversity of Chinese Academy of SciencesRyukoku UniversityUniversität KonstanzEötvös Loránd TudományegyetemStockholms UniversitetXiamen UniversityUniversità della CalabriaSingapore University of Technology and DesignTechnische Universität BerlinIndian Institute of Technology GuwahatiUniversidade do PortoSamsungUniversidade Estadual de CampinasNanjing UniversityIndian Institute of Technology BombayUniversità degli Studi dell'AquilaLudwig-Maximilians-Universität MünchenShanghai Jiao Tong UniversityRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnVrije Universiteit BrusselWestfälische Wilhelms-Universität MünsterShanghai University of Finance and EconomicsUniversidade Federal de UberlândiaCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversidade de MacauDartmouth CollegeUniversity of TokyoUniversity of RochesterZhengzhou UniversityInstitut "Jožef Stefan"Waseda UniversityUniversiteit GentSorbonne UniversitéKungliga Tekniska HögskolanUniversity of WarwickIndian Institute of Technology MadrasJohns Hopkins UniversityHarbin Institute of TechnologyUniversité de NamurInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementUniversität WienHeinrich-Heine-Universität DüsseldorfEidgenössische Technische Hochschule ZürichNational Council for Scientific ResearchUniversity of Texas at DallasZhejiang UniversityAalto-YliopistoUniversità di PisaUniversidad Autónoma de MadridPohang University of Science and TechnologyBeijing Institute of TechnologyFudan UniversitySun Yat-sen UniversityUniversity of TwenteChongqing UniversityInsight SFI Research Centre for Data AnalyticsBeijing Jiaotong UniversityTechnische Universiteit DelftUniversity of TorontoUniversity of Electronic Science and Technology of ChinaTechnische Universität KaiserslauternMonash UniversityPeking UniversityKU LeuvenUniversity of New South WalesGottfried Wilhelm Leibniz Universität HannoverRijksuniversiteit GroningenItä-Suomen YliopistoEberhard Karls Universität TübingenUniversiteit LeidenUmeå UniversitetHelsingin YliopistoUniversidade Federal do ParanáDeakin UniversityUniversity of BristolUniversidade Federal do Rio Grande do SulTechnische Universität MünchenJoint Research CentreUniversité d'OrléansInstitut National des Sciences Appliquées de LyonTsinghua UniversityChinese Academy of SciencesIndian National Science AcademyUniversity of ExeterUniversity of East AngliaUniversity of AdelaideUniversité Grenoble AlpesUniversitat Politècnica de CatalunyaIndian Institute of Technology KanpurUniversity of WaikatoFlorida State UniversityUniversidade de CoimbraOregon State UniversityUniversity of QueenslandEmory UniversityPolytechnique MontréalUniversidad de AlicanteLeuphana Universität LüneburgToyota Research InstitutePolitecnico di TorinoUniversität KasselCase Western Reserve UniversityInstitut National Polytechnique de ToulouseMcGill UniversityUniversité de LorraineUniversité du LuxembourgPhilipps-Universität MarburgLeibniz-GemeinschaftPennsylvania State UniversityUniversity of OxfordTianjin UniversityUniversität zu LübeckUniversiteit UtrechtSiemensAarhus UniversitetHarvard UniversityUniversité de LiègeEuropean CommissionUniversity of AlbertaUniversity of Science and Technology of ChinaChongqing University of Posts and TelecommunicationsWashington State UniversityUniversity College DublinTechnische Universiteit EindhovenArizona State UniversityUniversity of TsukubaPurdue UniversityUniversity of Southern California
Mots-clésComputer scienceKnowledge extractionDatabaseArtificial intelligenceInformation retrieval
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 découleEn bref
Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon