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Enregistrement W2583680452 · doi:10.1609/aimag.v33i1.2390

Reports of the AAAI 2011 Conference Workshops

2012· article· en· W2583680452 sur OpenAlexaff
Noa Agmon, Vikas Agrawal, David W. Aha, Yiannis Aloimonos, Donagh Buckley, Prashant Doshi, Christopher Geib, Floriana Grasso, Nancy Green, Benjamin Johnston, Burt Kaliski, Christopher Kiekintveld, Edith Law, Henry Lieberman, Ole J. Mengshoel, Ted Metzler, Joseph Modayil, Douglas W. Oard, Nilufer Onder, Barry O’Sullivan, Katerina Pastra, Doina Precup, Sowmya Ramachandran, Chris Reed, Sanem Sarıel, Ted Selker, Lokendra Shastri, Satinder Singh, Stephen F. Smith, Siddharth Srivastava, Gita Sukthankar, David Uthus, Mary‐Anne Williams

Notice bibliographique

RevueAI Magazine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAI-based Problem Solving and Planning
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Artificial intelligenceAction (physics)AnalyticsKnowledge representation and reasoningHuman–computer interactionData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The AAAI‐11 workshop program was held Sunday and Monday, August 7–18, 2011, at the Hyatt Regency San Francisco in San Francisco, California USA. The AAAI‐11 workshop program included 15 workshops covering a wide range of topics in artificial intelligence. The titles of the workshops were Activity Context Representation: Techniques and Languages; Analyzing Microtext; Applied Adversarial Reasoning and Risk Modeling; Artificial Intelligence and Smarter Living: The Conquest of Complexity; Artificial Intelligence for Data Center Management and Cloud Computing; Automated Action Planning for Autonomous Mobile Robots; Computational Models of Natural Argument; Generalized Planning; Human Computation; Human‐Robot Interaction in Elder Care; Interactive Decision Theory and Game Theory, 2010; Language‐Action Tools for Cognitive Artificial Agents: Integrating Vision, Action, and Language; Lifelong Learning from Sensorimotor Experience; Plan, Activity, and Intent Recognition; and Scalable Integration of Analytics and Visualization. This article presents short summaries of those events.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1590,104

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 GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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