EXFOR-NSR PDF database: a system for nuclear knowledge preservation and data curation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current needs of nuclear science and technology include complete, well-documented, and easily verifiable nuclear data. The complete data records require supporting nuclear bibliography, presently stored in dedicated libraries, in addition, to actual data. Experimental nuclear reaction data (EXFOR) and Nuclear Science References (NSR) databases contain compilations based on primary (journals) and secondary (conference proceedings, theses, preprints, etc.) publications, and data received from authors via private communications. The secondary library materials and private communications often represent a bottleneck for nuclear data verification, compilation, evaluation, and dissemination activities. To address this issue, bibliographic materials were scanned into PDF (Portable Document Format) files and uploaded in a relational database. The traditional scope of nuclear databases that includes meta-data and numbers derived from data in specialized formats was broadened to accommodate the large volumes of original nuclear data publications. The complete PDF publication files were stored in a relational database as Binary Large OBjects (BLOB). This unique collection of nuclear data compilations and supporting publications generate many opportunities for machine learning applications. The Web interfaces for authorized and public access to the EXFOR-NSR nuclear publications database were implemented at the U.S. National Nuclear Data Center, https://www.nndc.bnl.gov/ and IAEA Nuclear Data Section, https://www-nds.iaea.org/ . The current system is complementary to major nuclear libraries and narrowly focused on nuclear data compilation and evaluation procedures. The contents of the PDF database, details of implementation, and Web interface are described. New capabilities for data curation, knowledge preservation, worldwide dissemination, and natural language processing (NLP) applications are given.
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.
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle