Proceedings of the 9th annual ACM international workshop on Web information and data management
Notice bibliographique
Résumé
The ACM CIKM07 Workshop on Information and Management (WIDM 2007) is the ninth in a series of workshops on Information and Management held in conjunction with the International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM). The objective of the workshop is to bring together researchers, industrial practitioners, and developers to study how information can be extracted, stored, analyzed, and processed to provide useful knowledge to the end users for various advanced database applications. We hope that these proceedings will serve as a valuable reference for all experts in the field. The call for papers resulted in the submission of 80 papers from 32 countries: Australia, Austria, Belgium, Brazil, Canada, Chile, China, Cuba, Cyprus, Czech Republic, France, Germany, Greece, India, Iran, Israel, Italy, Japan, Mauritius, Mexico, Netherlands, Norway, Pakistan, Poland, Portugal, Singapore, South Korea, Sweden, Switzerland, Taiwan, United Kingdom and the United States. Starting from 2005, the workshop has a one-day schedule. All papers were thoroughly reviewed by the program committee and external reviewers. This year, the program committee accepted 20 papers, resulting in a competitive 25% acceptance rate. The 20 accepted papers were divided into five sessions: XML and Semi-Structured Data, P2P and System Design Issues, Personalization, Mining Knowledge from Data and Web Metadata and Search.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».