Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
© 2018 Elsevier Ltd Two-level orthogonal designs play an important role in industrial screening experiments, in which the primary goal is to identify the treatment factors with the largest main effects on the output of a process or the performance of a product. Often, the experimental tests suggested by the orthogonal designs cannot be performed on a single day or using a single batch of raw material. This causes day-to-day or batch-to-batch variation in the experimental results, and necessitates the use of orthogonal blocking patterns. These blocking patterns ensure that the factors’ main effects can be estimated independently from the day-to-day or batch-to-batch variation. Finding an optimal orthogonal blocking pattern for an orthogonal design is a major challenge. Recently, mixed integer linear programming has been used for that purpose. While this approach is promising, computational experiments have indicated it is quite slow. We show how to speed up the mixed integer linear programming approach by adding symmetry breaking constraints to the formulation, and study the usefulness of an asymmetric representatives formulation. In other words, we introduce state-of-the-art symmetry breaking approaches in optimal experimental design. We perform extensive computational experiments to test which combinations of symmetry breaking constraints work best. Throughout, we consider two kinds of symmetry: symmetry due to the fact that the blocks can be relabeled without affecting the quality of the blocking pattern, and symmetry due to replicated test combinations.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle