Notice bibliographique
Résumé
Nous introduisons un nouveau cadre formel afin de scruter les réponses d'une grande population de votants. Notre cadre permet la collecte des votes tout en garantissant l'anonymat des participants ainsi que la possibilité de vérifier publiquement le résultat du scrutin. Contrairement aux approches précédentes à ce sujet, nous n'exigeons pas que le scrutateur soit digne de confiance lors de l'annonce des résultats, ni ne nous reposons sur une vérification "forte" de l'identité des participants. Nous proposons un protocole de scrutin "basé sur l'effort" dont les résultats du vote peuvent être vérifié publiquement via la construction d'un "graphe de certification des votants" dont les sommets sont étiquetés par diverses informations liées à chaque votant et dont les arêtes servent à la certification de l'honnêteté mutuelle de certaines paires de votants. La certification de l'honnêteté mutuelle est obtenu par l'elaboration du concept de "preuves d'effort privées" (PEP) vérifiables en privé. Dans les faits, de notre protocole se dégage un méthode générale permettants de convertir des preuves vérifiables en privé en preuves vérifiables en public. La justesse de la transformation repose sur les propriétés d'expansion du graphe de certification.Nos résultats sont applicables dans divers scenarios dans lesquels la collecte collaborative d'information de masse est nécessaire. Ceux-ci incluent les crypto-monnaies, les sondages pré-électoraux, les élections, les systèmes de recommendation, les votes télévisuels et les sondages d'opinions.
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 | 0,019 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».