Data Statistics Adviser in Database Management Systems
Notice bibliographique
Résumé
Share on Data Statistics Adviser in Database Management Systems Authors: Alister D'Costa University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada University of Waterloo, Waterloo, ON, CanadaView Profile , William Gordon University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada University of Waterloo, Waterloo, ON, CanadaView Profile , Laura J. Linta University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada University of Waterloo, Waterloo, ON, CanadaView Profile , Shijian Charlie Wang University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada University of Waterloo, Waterloo, ON, CanadaView Profile Authors Info & Claims SIGMOD '17: Proceedings of the 2017 ACM International Conference on Management of DataMay 2017 Pages 4–6https://doi.org/10.1145/3055167.3055170Published:14 May 2017Publication History 1citation133DownloadsMetricsTotal Citations1Total Downloads133Last 12 Months5Last 6 weeks1 Get Citation AlertsNew Citation Alert added!This alert has been successfully added and will be sent to:You will be notified whenever a record that you have chosen has been cited.To manage your alert preferences, click on the button below.Manage my AlertsNew Citation Alert!Please log in to your account Save to BinderSave to BinderCreate a New BinderNameCancelCreateExport CitationPublisher SiteGet Access
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,469 | 0,535 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».