The 2014 ACM international conference on Measurement and modeling of computer systems
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
It is our pleasure to welcome you to SIGMETRICS 2014. SIGMETRICS is the flagship conference of the ACM special interest group for the computer systems performance evaluation community. This year's conference continues the long-standing SIGMETRICS tradition to publish the highestquality research on the development and application of state-of-the-art, broadly applicable analytic, simulation, and measurement-based performance evaluation techniques. We are pleased to present a diverse set of papers in areas such as sensor, mobile and wireless networks, queuing and scheduling, msocial networks, memory technologies, large-scale measurement studies, system tracing and monitoring, data center resource provisioning and energy management. Our authors hail from 13 countries on 4 continents and represent both academia and industry. SIGMETRICS 2014 received 237 submissions, the second highest number since the founding of this SIG. Of these, we accepted 40 papers, the largest in the history of the conference, while still maintaining a highly competitive acceptance rate of 16.8%. During the review process, the Program Committee provided 4-6 reviews for each paper and made extensive use of HotCRP's Comment feature for online discussions. The Program Committee then met in person in a 1.5-day meeting on February 7-8, 2014, in Toronto, Canada, and selected 40 papers to be included as full papers in the technical program. In addition, 31 papers were invited as 2-page posters, and the authors of 30 of these papers accepted our invitation. As an experiment, we invited for the first time also all authors of full papers to present a poster version of their paper during one of the breaks at the conference to foster interaction between authors and attendees. We used Eddie Kohler's excellent HotCRP software to manage all stages of the review process, from submission to author notification.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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