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Enregistrement W2564530605 · doi:10.3846/2029882x.2016.1257373

BIG DATA IN CIVIL ENGINEERING: A STATE-OF-THE-ART SURVEY

2016· article· en· W2564530605 sur OpenAlexfundno aff
Oleg Kapliński, Natalija Košeleva, Guoda Ropaitė

Notice bibliographique

RevueEngineering Structures and Technologies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrategic International Collaborative Research ProgramNational Center for Research ResourcesNational High-tech Research and Development ProgramProgram for New Century Excellent Talents in UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaDepartment of Education of Liaoning ProvinceNatural Science Foundation of Tianjin CityNational Tsing Hua UniversityNational Research Foundation of KoreaEngineering and Physical Sciences Research CouncilMinistry of Science, ICT and Future PlanningCity University of Hong KongHong Kong Polytechnic UniversityNatural Science Foundation of Fujian ProvinceQatar National Research FundChinese Academy of SciencesU.S. Department of EnergyNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of DefenseMassachusetts Institute of TechnologyEuropean CommissionProgram for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in UniversityNational University of SingaporeNational Research FoundationUniversity of NottinghamQatar FoundationTaiwan Semiconductor Manufacturing CompanyRWTH Aachen UniversityMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Science CouncilFonds National de la Recherche LuxembourgU.S. Department of AgricultureCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsNational Science Foundation
Mots-clésBig dataAgency (philosophy)State agencyRaw dataScience and engineeringData scienceData collectionWeb of scienceEngineeringComputer scienceLibrary sciencePolitical scienceSociologyMathematicsEngineering ethicsData miningStatisticsSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data generation has increased drastically over the past few years. Data management has also grown in importance because extracting the significant value out of a huge pile of raw data is of prime importance while making different decisions. This article reviews the concept of Big Data. The Thomson Reuters Web of Science Core Collection academic database was used to overview publications that contained “BIG DATA” keywords and were included in Web of Science Category under “Engineering”. The analysis of publications was made according to year, country, journal, authors, language and funding agency.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,022
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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