Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to BigScholar 2016, The Third WWW Workshop on Big Scholarly Data: Towards the Web of Scholars. The workshop is held in Montreal, Canada, April 2016, as part of the 25th International World Wide Web Conference (WWW 2016).The BigScholar workshop aims at bringing together researchers and practitioners working on Big Scholarly Data to discuss what are emerging research issues and how to explore the Web of Scholars. Several core challenges, such as the tools and methods for analyzing and mining scholarly data will be the main center of discussions at the workshop. The goal is to contribute to the birth of a community having a shared interest around the Web of Scholars and exploring it using data mining, recommender systems, social network analysis and other appropriate technologies.In response to the call-for-papers, this third edition of the workshop received 22 submissions from Asia, Europe, South America, Canada, and the United States of America. Each paper was reviewed by at least two members of the program committee. As a result of the rigorous review process, 12 high-quality papers were accepted for presentation at the workshop and inclusion in the proceedings. In addition to paper presentations, the workshop also features two Invited Keynote Speeches delivered by Prof. C. Lee Giles from Pennsylvania State University and Prof. Jie Tang from Tsinghua University, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,683 | 0,549 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».