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Enregistrement W2966852171 · doi:10.1145/3332186.3332196

IceCube's Long Term Archive Software

2019· article· en· W2966852171 sur OpenAlexfundno aff
Patrick Meade, Benedikt Riedel, David Schultz

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Practice and Experience in Advanced Research Computing on Rise of the Machines (learning) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceDeutsches Elektronen-SynchrotronNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of Polar ProgramsCollege of Engineering, Michigan State UniversityInstitute for Global Prominent Research, Chiba UniversityRWTH Aachen UniversityChiba UniversityKnut och Alice Wallenbergs StiftelseVillum FondenNational Research Foundation of KoreaFonds Wetenschappelijk OnderzoekMarsden FundBundesministerium für Bildung und ForschungHelmholtz Alliance for Astroparticle PhysicsDanmarks GrundforskningsfondSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science FoundationBelgian Federal Science Policy OfficeDeutsche ForschungsgemeinschaftMichigan State UniversityNational Research FoundationWestern Canada Research GridFonds De La Recherche Scientifique - FNRSPolarforskningssekretariatetCompute CanadaMarquette UniversityUniversity of Wisconsin-MadisonU.S. Department of EnergyVetenskapsrådet
Mots-clésTerm (time)SoftwareRaw dataComputer scienceEvent (particle physics)Data centerNeutrinoData archiveAstronomyDatabasePhysicsOperating systemParticle physicsAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IceCube is a cubic kilometer neutrino detector located at the South Pole. It generates 1 TiB of raw data per day, which must be archived for possible retrieval years or decades later. Other low-level data products are also archived for easy retrieval in the event of a catastrophic data center failure. The Long Term Archive software is IceCube's answer to archiving this data across several computing sites.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1240,106

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,315 · 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
GenreLogiciel

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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