Shadow Program Committee Initiative
Notice bibliographique
Résumé
The Shadow Program Committee (PC) is an initiative/program that provides an opportunity to Early-Career Researchers (ECRs), i.e., PhD students, postdocs, new faculty members, and industry practitioners, who have not been in a PC, to learn rst-hand about the peer-review process of the technical track at Software Engi- neering (SE) conferences. This program aims to train the next generation of PC members as well as to allow ECRs to be recog- nized and embedded in the research community. By participating in this program, ECRs will have a great chance i) to gain expe- rience about the reviewing process including the restrictions and ethical standards of the academic peer-review process; ii) to be mentored by senior researchers on how to write a good review; and iii) to create a network with other ECRs and senior researchers (i.e., Shadow PC advisors). The Shadow PC program was rst introduced to the SE research community at the Mining Software Repositories (MSR) confer- ence in 2021. The program was led by Patanamon Thongta- nunam and Ayushi Rastogi (Shadow PC Co-chairs) with support from Shadow PC Advisor Co-Chairs (Foutse Khomh and Serge Demeyer), PC Co-Chairs of the technical track (Meiyappan Na- gappan and Kelly Blincoe), and the General Chair of the con- ference, Gregorio Robles. To promote and facilitate the Shadow PC program at SE conferences in the future, this report provides details about the process and a re ection on the Shadow PC pro- gram during MSR2021. The presentation slides and video are also available online at https://youtu.be/ReUXwmtIEk8.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,380 | 0,242 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».