MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4232627304 · doi:10.1109/hri.2019.8673279

HRI'19 The 14th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction

2019· article· en· W4232627304 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Automated Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Naval Research LaboratoryOffice of Naval ResearchUniversidade Federal do Espírito SantoNational Institute of InformaticsRyukoku UniversityIstituto Italiano di TecnologiaInternational Islamic University MalaysiaUniversity of TsukubaSyddansk UniversitetTechnion-Israel Institute of TechnologyUniversity of Colorado BoulderRitsumeikan UniversityDanmarks Tekniske UniversitetUniversity of WaterlooSapienza Università di RomaDongseo UniversityEscuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoUniversity of TwenteMicrosoft ResearchTechnische Universiteit DelftTechnische Universiteit EindhovenUniversity of the West of EnglandOregon State UniversityUniversity of HertfordshireDe Montfort UniversitySamsungUniversity of Southern CaliforniaYonsei UniversityGeorge Mason UniversityYork UniversityUniversity of New South WalesHeriot-Watt UniversityHonda Research Institute, USAUniversity of WashingtonColorado School of MinesUniversity of Texas Rio Grande ValleyXiamen UniversityFuturewei TechnologiesMarquette UniversityVassar CollegeKent State UniversityLunds UniversitetWestern Michigan UniversityPennsylvania State UniversitySheffield Hallam UniversityKorea Institute of Science and TechnologyCarnegie Mellon UniversityNazarbayev UniversityUniversity of Central FloridaUniversitetet i OsloJohns Hopkins UniversityKeio UniversityWashington State UniversityUniversity of PennsylvaniaGeorgia Institute of TechnologyGeorge Washington UniversityÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneVrije Universiteit BrusselTrinity College DublinMassachusetts Institute of TechnologyBrown UniversityOklahoma State UniversityUniversität HohenheimNew Mexico State UniversityYale UniversityAccenture
Mots-clésComputer scienceHuman–robot interactionRobotHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conference proceedings front matter may contain various advertisements, welcome messages, committee or program information, and other miscellaneous conference information. This may in some cases also include the cover art, table of contents, copyright statements, title-page or half title-pages, blank pages, venue maps or other general information relating to the conference that was part of the original conference proceedings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1600,084

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRobotics and Automated SystemsTravaux en français237 207