Proceedings of the 4th workshop on Workshop for Ph.D. students in information & knowledge management
Notice bibliographique
Résumé
For the 4th time, the International Conference on Information and Knowledge Management (ACM CIKM) hosts a workshop for Ph.D. students: PIKM 2011. The goal of this workshop is two-fold: First, a Ph.D. workshop gives doctoral students an opportunity to present their work in an early stage to a global audience. This allows the students not only to crystallize their ideas into a scientific article, and to practice scientific presentation, but also to receive feedback from reviewers, from fellow students and from the general CIKM audience. Second, we believe that the research community, too, benefits from such a workshop: Ph.D. theses are the grassroots of research. They point out new research avenues and indicate current promising topics. They provide fresh viewpoints from the researchers of tomorrow. Last, we hope that the interaction with other researchers at the workshop itself, across all levels of seniority, will help propel science forward. The PIKM workshop covers topics in all core areas of the general CIKM conference: information retrieval (IR), databases (DB), and knowledge management (KM). This includes subjects as diverse as resource monitoring, semantic search, pattern recognition, data mining, and data warehousing. This diversity of topics was reflected in the submissions we received. The call for papers attracted 18 submissions from nearly all continents of the world. Out of these, 9 papers were accepted as full papers. In addition, 4 papers were accepted as poster papers. The papers cover proposals at various stages of the dissertation, from early outline of research plans, to in-depth investigations of acute questions and mid-term reports of work in progress. The dissertations touch all main areas of the PIKM including, for example, work on user interaction and ranking, as well as research on workflow management. Similar to past PIKM workshops, the best submission will receive a best paper award. This year's award will go to Minsuk Kahng, Sangkeun Lee and Sang-Goo Lee for their paper Ranking Objects by Following Paths in Entity-Relationship Graphs. As a special highlight, this year's PIKM features a keynote talk by Prof. Dr. Felix Naumann from the Hasso-Plattner-Institute, Potsdam, Germany. Prof. Naumann will talk about the challenges of Extreme Web Data Integration -- a task that becomes ever more challenging with the relentless growth of the Web.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».