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
The Toronto Section meeting held on 12 May 2020 presented many challenges for organizers Craig Jasman and Jordan Sweigman, with provincial lockdown orders in place and loss of the Ryerson University venue. It was decided to take our annual “Gadget Night” meeting virtual via Go-To-Meeting. Many thanks to home office for the use of this platform. A few “dress rehearsals” were held prior to the meeting to work out any issues. After Tony Meerakker kicked off the live streaming, Anthony P. Kuzub from C BC began the meeting with his home-brewed measurement software. This took up his garage and involved building a mezzanine level to support all of his gear. Luke Sackrider from Corus remotely showcased Nagios broadcast system monitoring and how it was deployed. François Legrand from CBC presented his third attempt at building a SMPTE ST 2110 compatible Christmas tree. Brian Young from Vistek capped off the evening with a demonstration of audiovisual products that could be used in these times. In addition to the PowerPoint presentations, presenters also used multiple cameras and additional graphics controlled by Open Broadcaster Software (OBS) to stream content. The presentations were followed by a Q&A Session. With more than 82 attendees, the level of interest was high as the meeting ran overtime. The feedback received, with respect to the virtual meeting, was very positive. Recordings of the event are available at <uri xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">https://www.youtube.com/watch?v=OHM5eiXCkcg&t=25s</uri> .
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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