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Enregistrement W3083049657 · doi:10.5281/zenodo.20829268

holoviz/holoviews: Version 1.13.0

2020· article· en· W3083049657 sur OpenAlexaff
Philipp Rudiger, Jean-Luc Stevens, James A. Bednar, Bas Nijholt, Andrew, B Chris, Vasco T. Tenner, Jon Mease, Achim Randelhoff, maxalbert, Markus Kaiser, ea gh, stonebig, Jordan Samuels, henriqueribeiro, John Bampton, Scott W. Lowe, Florian Lb, Daniel Stephan, Andrew Tolmie, arabidopsis, Yuval Langer, Lukas Barth, Leopold Talirz, Justin S. Bois, Julia Signell, Irv Lustig, Benjamin W. Portner, Anthony Monthe

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Modeling in Geospatial Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This release is packed full of features and includes a general refactoring of how HoloViews renders widgets now built on top of the Panel library. Many thanks to the many contributors to this release either directly by submitting PRs or by reporting issues and making suggestions. Specifically we would like to thank @poplarShift, @jonmease, @flothesof, @julioasotodv, @ltalirz, @DancingQuanta, @ahuang, @kcpevey, @Jacob-Barkhak, @nluetts, @harmbuisman, @ceball, @mgsnuno, @srp3003, @jsignell as well as the maintainers @jbednar, @jlstevens and @philippjfr for contributing to this release. This version includes the addition of a large number of features, enhancements and bug fixes: Major features: Add link_selection to make custom linked brushing simple (#3951) link_selection builds on new support for much more powerful data-transform pipelines: new Dataset.transform method (#237, #3932), dim expressions in Dataset.select (#3920), arbitrary method calls on dim expressions (#4080), and Dataset.pipeline and Dataset.dataset properties to track provenance of data Add Annotators to allow easily drawing, editing, and annotating visual elements (#1185) Completely replaced custom Javascript widgets with Panel-based widgets allowing for customizable layout (#84, #805) Add HSpan, VSpan, Slope, Segments and Rectangles elements (#3510, #3532, #4000) Add support for cuDF GPU dataframes, cuPy backed xarrays, and GPU datashading (#3982) Other features Add spatialpandas support and redesigned geometry interfaces for consistent roundtripping (#4120) Support GIF rendering with Bokeh and Plotly backends (#2956, #4017) Support for Plotly Bars, Bounds, Box, Ellipse, HLine, Histogram, RGB, VLine and VSpan plots Add UniformNdMapping.collapse to collapse nested datastructures (#4250) Add CurveEdit and SelectionXY streams (#4119, #4167) Add apply_when helper to conditionally apply operations (#4289) Display Javascript callback errors in the notebook (#4119) Add support for linked streams in Plotly backend to enable rich interactivity (#3880, #3912) Enhancements: Support for packed values dimensions, e.g. 3D RGB/HSV arrays (#550, #3983) Allow selecting/slicing datetimes with strings (#886) Support for datashading Area, Spikes, Segments and Polygons (#4120) HeatMap now supports mixed categorical/numeric axes (#2128) Use __signature__ to generate .opts tab completions (#4193) Allow passing element-specific keywords through datashade and rasterize (#4077) (#3967) Add per_element flag to .apply accessor (#4119) Add selected plot option to control selected glyphs in bokeh (#4281) Improve default Sankey node_padding heuristic (#4253) Add hooks plot option for Plotly backend (#4157) Support for split Violin plots in bokeh (#4112) Bug fixes: Fixed radial HeatMap sizing issues (#4162) Switched to Panel for rendering machinery fixing various export issues (#3683) Handle updating of user supplied HoverTool in bokeh (#4266) Fix issues with single value datashaded plots (#3673) Fix legend layout issues (#3786) Fix linked axes issues with mixed date, categorical and numeric axes in bokeh (#3845) Fixed handling of repeated dimensions in PandasInterface (#4139) Fixed various issues related to widgets (#3868, #2885, #1677, #3212, #1059, #3027, #3777) Library compatibility: Better support for Pandas 1.0 (#4254) Compatibility with Bokeh 2.0 (#4226) Migration notes: Geometry .iloc now indexes by geometry instead of by datapoint. Convert to dataframe or dictionary before using .iloc to access individual datapoints (#4104) Padding around plot elements is now enabled by default, to revert set hv.config.node_padding = 0 (#1090) Removed Bars group_index and stack_index options, which are now controlled using the stacked option (#3985) .table is deprecated; use .collapse method instead and cast to Table (#3985) HoloMap.split_overlays is deprecated and is now a private method (#3985) Histogram.edges and Histogram.values properties are deprecated; use dimension_values (#3985) Element.collapse_data is deprecated; use the container's .collapse method instead (#3985) hv.output filename argument is deprecated; use hv.save instead (#3985)

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2060,330

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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