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Enregistrement W2854621940 · doi:10.1145/3219104.3219127

Globus Platform Services for Data Publication

2018· article· en· W2854621940 sur OpenAlexfundno aff
Rachana Ananthakrishnan, Ben Blaiszik, Kyle Chard, Ryan Chard, Brendan McCollam, Jim Pruyne, Stephen Rosen, Steven Tuecke, Ian Foster

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Practice and Experience on Advanced Research Computing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and TechnologyCompute CanadaU.S. Department of Commerce
Mots-clésMetadataComputer scienceIdentifierFlexibility (engineering)Service discoveryIdentification (biology)Domain (mathematical analysis)AutomationService (business)Data scienceFunction (biology)World Wide WebDatabaseWeb serviceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data publication systems are typically tailored to the requirements and processes of a specific domain, collaboration, and/or use case. We propose here an alternative approach to engineering such systems, based on customizable compositions of simple, independent platform services, each of which provides a distinct function such as identification, metadata association, and discovery. We argue that this approach can reduce costs and increase flexibility and overall service quality. We describe a collection of such services that we are developing within Globus, which initially provide persistent identifier association, data management, and discovery capabilities; we are also working towards an automation service that can reliably and flexibly coordinate these and other services to satisfy varied user needs. We describe data publication use cases that motivate our design, present our vision for a data publication platform, and report on current implementation status.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,011

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 Opus0,329
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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