Editor's Note/Chairs' Welcome
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to this issue of the Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, which will focus on contributions from the research community Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW). This diverse research community explores how different types of social groups affect, and are affected by, information and communication technology. The topics explored by this community can include social media use, crowdsourcing and micro-work, societal effects of computing, and much more. Like many other HCI communities, CSCW approaches these topics with a broad range of scientific techniques, theoretical perspectives and technology platforms. The call for papers for this issue on CSCW attracted 385 submissions, from Asia, Canada, Australia, Europe, Africa, and the United States. After the first round of reviewing, 207 (54%) papers were invited to the Revise and Resubmit phase. The editorial committee worked hard over August 2017 to arrive at final decisions, with a Virtual Committee meeting held to discuss those papers that needed collective deliberation. In the end, 105 papers (27%) were accepted. This issue exists because of the dedicated volunteer effort of 101 senior editors who served as Associate Chairs (ACs), and 885 expert reviewers to ensure high quality and insightful reviews for all papers in both rounds. Reviewers and committee members were kept constant for papers that submitted to both rounds. Senior members of the editorial group also helped shepherd some papers, reflecting the deep commitment of this research community. We are excited by the compelling and thought-provoking work that resulted in this PACMHCI CSCW issue and look forward to equally high quality submissions for the next submission cycle from this research community in the Spring of 2018. For those interested in this area, this group holds their next annual conference November 3-7, 2018 in New York City's Hudson River (Jersey City). That conference will provide many opportunities to share ideas with other researchers and practitioners from institutions around the world.
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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 | 0,011 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,090 |
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 ».