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Enregistrement W2913311784

Proceedings of the Poster Session and Student Colloquium Symposium

2015· article· en· W2913311784 sur OpenAlexaff
Salim Chemlal, Mohammed Moallemi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)BrainstormingComputer scienceWork (physics)VisibilityPoint (geometry)Mathematics educationPsychologyWorld Wide WebEngineeringArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building on a key goal of the Multi-conference -to bring Modeling and Simulation practitioners and researchers coming from various domains together- the Poster Session offers a single point of encounter and discussion for scientific ideas in embryonic state and with high potential. Interesting novel results, original ideas or works-in-progress that are not quite ready for a regular full-length paper find their place in the Poster Session. Presenters and attendees have the opportunity to engage in enriching discussions about their work in a cross-domain environment. This year we are very excited to introduce also a Student Colloquium. The objective of the Colloquium is to give an opportunity for students (in particular Ph.D. students) to showcase and discuss their work in progress during a session of short oral presentations. Any student attending the conference can participate, including students with accepted papers at the Multi-Conference. For those students with an accepted paper, they can choose to give a short version of such paper during the Colloquium, including new results or research advances since the original submission. Also, all Colloquium students will participate in the Poster Session. This way, students at both early and advanced stages of their careers will find the occasion to network with colleagues, give their work a wider visibility, and brainstorm ideas strengthening their fitness in scientific discussion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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