Preface: Special Issue on Workshop on Advances in Parallel and Distributed Computational Models 2018
Notice bibliographique
Résumé
The 20th Workshop on Advances in Parallel and Distributed Computational Models (APDCM), which was held in conjunction with the International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS) on May 21--May 25, 2018, in Vancouver, Canada, aims to provide a timely forum for the exchange and dissemination of new ideas, techniques and research in the field of the parallel and distributed computational models. The APDCM workshop has a history of attracting participation from reputed researchers worldwide. The program committee has encouraged the authors of accepted papers to submit full-versions of their manuscripts to the International Journal of Networking and Computing (IJNC) after the workshop. After a thorough reviewing process, with extensive discussions, five articles on various topics have been selected for publication on the IJNC special issue on APDCM. On behalf of the APDCM workshop, we would like to express our appreciation for the large efforts of reviewers who reviewed papers submitted to the special issue. Likewise, we thank all the authors for submitting their excellent manuscripts to this special issue. We also express our sincere thanks to the editorial board of the International Journal of Networking and Computing, in particular, to the Editor-in-chief Professor Koji Nakano. This special issue would not have been possible without his support.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,134 | 0,077 |
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 ».