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Enregistrement W3010108052 · doi:10.1017/s1743921319003946

Applying Historical Observations to Study Transient Phenomena

2018· article· en· W3010108052 sur OpenAlexaff
Elizabeth Griffin

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHistory and Developments in Astronomy
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkepticismHistoryValue (mathematics)Range (aeronautics)Resource (disambiguation)Computer scienceEngineeringEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Astronomy has an enviable wealth of historical observations. Some verge on the archaeological, and display rare events such as novæ and supernovæ; others range up to 100 or more years in age, and bear unique information about events that will never repeat in detail. Yet most astronomers today know little of those resources and the scientific potential which they harbour, so rather infrequent use is made today of those historical data. The problem is that historical data were perforce obtained in analogue formats, and because of those formats the data too tend to be regarded as hailing from a culture whose scientific significance is passé. But the medium is not the message! Astronomy’s archives of photographic observations constitute an irreplaceable resource. The change in technology from analogue to electronic recording in the late 20th Century was abrupt, and it left most of today’s astronomers unable to handle and use photographic data, and led to a general skepticism of the value of photographic observations for present-day studies of variability in the cosmos. But that is precisely what older data can do; in particular, the older the data the more reliable the base-line against which one can measure new trends, refine orbital parameters, discern period modulations, etc.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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