Notice bibliographique
Résumé
DMCIT 2020 was held in the form of on-line conference on May 21, 2020, which should be held in Xi’an, China from May 21-24, 2020 as planned. Due to the impact of COVID-19, many communities from all over the world were under strict health measures and strict travel restrictions, and participants of 4th International Conference on Data Mining, Communications and Information Technology (DMCIT 2020) which is organized by Asia Pacific Institute of Science and Engineering also meet with the difficulty of travel restrictions. For communities, if our conference was not held in a virtual form, it would add huge work on traffic system, Exit-Entry system, medical system, etc., which is quite a serious issue, to actively respond to the call of the government, to strengthen the protection work, to effectively reduce people gathering and prevent COVID-19, considering the situation that most of the authors would like to publish their articles and make academic communications as scheduled, DMCIT 2020 was held on-line instead of postponing the conference. There are 92 people attended this on-line conference, who are from Indonesia, Republic of Korea, Thailand, Canada, Saudi Arabia, Australia, Japan, UK, USA, Nigeria, China and more countries and districts. The conference provided a useful and wide platform both for display the latest research and for exchange of research results and thoughts in Data Mining, Communications and Information Technology and other topics. The participants of the conference were from almost every part of the world, with background of either academia or industry, even well-known enterprise. The success and prosperity of the conference is reflected high level of the papers received.
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 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,571 | 0,434 |
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 ».