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Enregistrement W2913008044

Proceedings of the 28th ACM symposium on Principles of distributed computing

2009· article· en· W2913008044 sur OpenAlexaboutno aff
Srikanta Tirthapura, Lorenzo Alvisi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Computer sciencePhoneLibrary scienceOperations researchWorld Wide WebEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This volume contains 27 regular papers and 36 brief announcements selected for the 28th ACM SIGACT-SIGOPS Symposium on Principles of Distributed Computing, held on August 10-12 2009 in Calgary, Alberta, Canada. The contributed regular papers are selected from 110 submissions. The brief announcements are selected from 57 submissions, 31 of them fresh and 21 original submissions not accepted as regular contributions but encouraged to resubmit as brief announcements. This volume also includes abstracts of keynote addresses by Sarita V. Adve, Bruce A. Hendrickson, and Robbert van Renesse, as well as abstracts for papers from Yahoo! Research, Facebook, and Google presented in an invited session on industrial applications of distributed algorithms. The industrial session and the first two keynotes were organized in collaboration with SPAA'09, which this year is co-located with PODC. After a week of preliminary electronic discussions, the regular papers were selected during a physical program committee meeting on April 2nd in Austin, Texas. The meeting was attended by 26 of the 31 committee members, with the remaining five members connected by phone. Every submission was carefully read and evaluated by at least 3 PC members. In keeping with the tradition of previous years, a selection of papers has been invited to appear in a special issue of Distributed Computing dedicated to PODC 2009.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,045

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations18
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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