Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to the Demo Track of WWW 2016, The 25th International World Wide Web Conference, held in Montreal, Canada, during April 11-15, 2016.The WWW 2016 Demo Track, like in the tradition of WWW Demo conference series, allows researchers and practitioners to demonstrate new systems in a dedicated session. Demo contributions are based on an implemented and tested system that pursues one or more innovative ideas in the interest areas of Web data and information management, Web search, Web intelligence tools, Web mining, social network applications and so forth. Topics of interest for the 2016 edition's conference include (but are not limited to) the following ones: Behavioral Analysis and PersonalizationBig Data on the WebCrowdsourcing Systems and Social MediaContent AnalysisGraph Data Management and MiningHigh-Performance Infrastructures for Data- Intensive Web TasksInternet Economics and MonetizationPervasive Web and MobilitySecurity and PrivacySemantic WebSocial Networks and Graph AnalysisWeb Information RetrievalWeb Infrastructure: Datacenters, Content Delivery Networks, and Cloud ComputingWeb MiningWeb ScienceWeb Search Systems and ApplicationsDemo contributions come from academic researchers, industrial practitioners with prototypes or inproduction deployments, as well as from any W3C-related activities. All have in common to show innovative use of Web-based techniques.The WWW 2016 Demo Track call for papers attracted 65 submissions from all over the world (USA, North America, South America, Europe, Australia, Asia, Africa). The program committee reviewed and accepted a very selected collection of 29 papers, and the final statistics is the following: WWW 2016 Demo Track Statistics Number of Submitted Papers 65 Number of Accepted Papers 29.
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 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».