Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to the PhD Symposium that is held in conjunction with the 25th International World Wide Web Conference, April 11 -- April 15, 2016, Montreal, Canada. The PhD Symposium of WWW2016 provides an excellent opportunity for PhD students at different stages in their research to present their ideas, and receive feedback on their work by experienced researchers and other PhD students working in research areas related to the World Wide Web.The call for papers attracted 16 submissions from Brazil, Canada, China, France, Germany, Greece, India, Ireland, United Kingdom, and the United States. The program committee reviewed and accepted 7 papers that cover a variety of topics including search and recommendation, web mining, social networks and graph analysis, crowdsourcing analysis, semantics and big data, among others. We hope that the program will serve as a valuable reference for researchers and developers in the field of World Wide Web.Putting together the WWW2016 PhD Symposium was a team effort. We first thank the authors for their contributions to the program. We must also thank the program committee members for their invaluable efforts in reviewing papers and providing constructive feedback to authors. We are also grateful to the General Chairs, James Hendler and Roger Nkambou, the Local Organization Committee Members and ACM SIGs for their guidance, support and great help in the preparation and organization of this program.We hope that you will find this program interesting and thought-provoking and that the PhD Symposium will continue its excellence and serve as an important forum for PhD candidates around the world to share their original research results in the field of World Wide Web.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».