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Enregistrement W2625340222 · doi:10.6028/nist.ir.7671

Mathematical and Computational Sciences Division :

2010· report· en· W2625340222 sur OpenAlexfundno aff
Ronald F. Boisvert

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJacobs UniversityUniversidad de ValladolidUniversidad de CantabriaUniversità degli Studi di PalermoUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignSichuan UniversityUniversidade Federal do Rio Grande do SulDalhousie UniversitySeoul National UniversityTechnische Universiteit DelftUniversiteit van AmsterdamRijksuniversiteit GroningenUniversity of BristolUniversity of LeedsUniversity of St AndrewsUniversity of MissouriYork UniversityNew Mexico State UniversityNorth Carolina State UniversityIowa State UniversityGeorge Washington UniversityLouisiana State UniversityDrexel UniversityTechnische Universität BerlinUniversity of WaikatoGeorgetown UniversityVrije Universiteit AmsterdamPennsylvania State UniversityUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityUniversity of Texas at ArlingtonState University of New YorkOhio State UniversityJustus Liebig Universität GießenTulane UniversityUniversity of Wisconsin-MilwaukeeUniversity of PennsylvaniaMacalester CollegeUtah State UniversityGeorge Mason University
Mots-clésDivision (mathematics)Mathematical sciencesComputer scienceMathematicsMathematics educationArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

technical work of the Mathematical and Computational Sciences Division (MCSD) of NIST's Information Technology Laboratory. Part I (Overview) provides a high-level overview of the Division's activities, including highlights of technical accomplishments during the previous year. Part II (Features) provides further details on ten projects of particular note this year. This is followed in Part III (Project Summaries) by brief synopses of all technical projects active during the past year. Part IV (Activity Data) provides listings of publications, technical talks, and other professional activities in which Division staff members have participated. The reporting period covered by this

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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