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Enregistrement W3115677442 · doi:10.1063/5.0021106

Data-driven materials research enabled by natural language processing and information extraction

2020· article· en· W3115677442 sur OpenAlexaff
Elsa Olivetti, Jacqueline M. Cole, Edward Kim, Olga Kononova, Gerbrand Ceder, T. Yong-Jin Han, Anna M. Hiszpanski

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Reviews · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensXerox (Canada)
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryOffice of Naval ResearchISIS Neutron and Muon SourceRoyal Academy of EngineeringLaboratory Directed Research and DevelopmentU.S. Department of EnergyScience and Technology Facilities CouncilNational Nuclear Security AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceData scienceInformation extractionVariety (cybernetics)Field (mathematics)Domain (mathematical analysis)Data processingNatural languageNatural (archaeology)Artificial intelligenceNatural language processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0140,013
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
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

Citations294
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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