MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3133199632 · doi:10.5747/ce.2020.v12.n4.e338

ESTUDO COMPARATIVO DA APLICAÇÃO DOS PROGRAMAS PYTHON E ORANGE PARA A ANÁLISE APROFUNDADA DE BANCOS DE DADOS

2021· article· en· W3133199632 sur OpenAlexaff
Beatriz Martins Pereira, Camila Solange Moreno Maldonado Godoi, Thayna Barros Viana, Rafael Medeiros Hespanhol

Notice bibliographique

RevueColloquium Exactarum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic Research in Diverse Fields
Établissements canadiensNiagara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPython (programming language)Computer scienceOrange (colour)UsabilityProgramming languageDatabaseWorld Wide WebInformation retrievalOperating systemChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aims to analyze the usability of DataScienceprograms for database analysis. Therefore, a database extracted from a public platform was used and applied in two programs, Python and Orange, in order to obtain a comparison between both. The bibliographic research served as a basis for the understanding of the programs and to base the obtained results. The Python program required work with the database, in file conversion as well as the need for programming language knowledge and learning. In the Orange program, the original database was used and its intuitive functionality allowed to obtain faster results, since their tools have names associated with what you want to get. With the obtained results it was possible to verify that the use of the Orange program proved to be more convenient for analysis of the manipulated database

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueColloquium ExactarumMême sujetAcademic Research in Diverse FieldsTravaux en français237 207