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Enregistrement W2982582654

Approche Multi-agent pour l'analyse de journaux

2019· preprint· fr· W2982582654 sur OpenAlexaff
Florent Mouysset, Frédéric Migeon, Marie-Pierre Gleizes, Christophe Bortolaso, Mustapha Derras

Notice bibliographique

RevueOpen Archive Toulouse Archive Ouverte (University of Toulouse) · 2019
Typepreprint
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueMulti-Agent Systems and Negotiation
Établissements canadiensBerger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À mesure que les applications se complexifient, l’usage qui en découle dévie de leur conception. Il est alors intéressant de redécouvrir des modèles de ces processus
\nmétier a posteriori, notamment en analysant les journaux d’activité des utilisateurs. Cependant, ces journaux d’activité peuvent contenir des erreurs qui compliquent la
\ndécouverte de modèles fiables et réalistes. Dans cet article, un système multi-agent (SMA) appelé SAMOTRACE est conçu et s’adresse à cette problématique. Sa mise en oeuvre est basée sur des agents autoorganisés. Les expériences montrent que le système tend à converger vers une solution
\noptimale, quels que soient le type et la quantité d’erreurs présentes dans les observations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0110,015
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,205 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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