Notice bibliographique
Résumé
The 38th ACM SIGACT-SIGOPS Symposium on Principles of Distributed Computing (PODC 2019) was held on July 29-August 2, 2019 at the Double Tree Hilton hotel in Toronto, Canada. With three keynotes, over 40 accepted papers, over 20 accepted brief announcements, two workshops, and roughly 150 attendants, PODC 2019 constituted a composition of fascinating improvements in many areas of distributed and parallel computing. On the evening of the 31st of July, the conference banquet was held on a cruise over beautiful Lake Ontario and included the best papers award ceremony. The best paper award went to Yi-Jun Chang, and Thatchaphol Saranurak for their work titled, \Improved Distributed Expander Decomposition and Nearly Optimal Triangle Enumeration" [19]; two best student paper awards were given to Yi-Jun Chang, Manuela Fischer, and Yufan Zheng for their work titled, \The Complexity of (Δ + 1) Coloring in Congested Clique, Massively Parallel Computation, and Centralized Local Computation" [17] which was co-authored with Mohsen Gha ari, and Jara Uitto, and to Michal Dory and Dean Leitersdorf for the work on \Fast Approximate Shortest Paths in the Congested Clique" [16] which was co-authored with Keren Censor-Hillel, and Janne H. Korhonen. Congratulations to all the awardees and a special congratulations to Yi-Jun Chang for having received both awards! This review would be incomplete without mentioning perhaps one of the most notable results in the eld in recent years which was uploaded to the online archive just days before the conference gathered, and which was not presented at PODC 2019 but a ected many works presented at the conference: the work titled, ¶olylogarithmic-Time Deterministic Network Decomposition and Distributed Derandomization" [48] by Vaclav Rozhon, and Mohsen Gha ari. Throughout the entire conference there was talk regarding the implications of this work, culminating with perhaps one of the more memorable moments of PODC 2019, where Mohsen described this result during his talk on a di erent paper which he co-authored with Fabian Kuhn - Mohsen quoted from his and Kuhn's paper [31]: \we provide results that are in some sense the strongest that one can achieve, barring a major breakthrough", and on the next slide was that major breakthrough - a picture of Vaclav Rozhon along with the rst page of [48]. Congratulations to the authors on this work! We hope that this review will give readers the opportunity to experience some of PODC 2019 and potentially attend the conference in future years. Thank you to the organizers and authors for a captivating and though-provoking conference!
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 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,336 | 0,340 |
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 ».