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Enregistrement W2580461990 · doi:10.4018/ijswis.2017040107

Matching and Ranking Trustworthy Context-Dependent Universities

2017· article· en· W2580461990 sur OpenAlexaff
Wadee Alhalabi, A. Salim Bawazir, Mubarak Mohammad, Akila Sarirete

Notice bibliographique

RevueInternational Journal on Semantic Web and Information Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRecommender Systems and Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz City for Science and TechnologyNational Plan for Science, Technology and InnovationKing Abdulaziz University
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)ScholarshipTask (project management)Ranking (information retrieval)Selection (genetic algorithm)MultitudeMatching (statistics)Work (physics)InstitutionTrustworthinessWorld Wide WebMedical educationPublic relationsInformation retrievalInternet privacyPolitical scienceManagementArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The King Abdullah Scholarship Program was created in 2005 by sending Saudi students to study abroad. The program has a series of specific rules and it was found that due to the multitude of services the students can choose from, there is a great difficulty in finding the most suitable universities/programs/courses. Traditional manual selection requires students to visit every university website looking for their preferred courses. Some students prefer to talk to advisers and recruiters to get help. Students are not aware that those advisers and recruiters might have a financial interest to direct students to certain universities. Therefore, the risk of applying to the wrong institution is increased. Manually selecting what is best for each criterion is a tedious task, and, consequently, in this work the authors use an automated system to reach a plausible solution.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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