MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4234778484 · doi:10.1145/1030397

Proceedings of the 2004 ACM symposium on Document engineering

2004· paratext· en· W4234778484 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeparatext
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb Data Mining and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGratitudePresentation (obstetrics)Computer scienceIBMLibrary scienceVariety (cybernetics)World Wide WebArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is our great pleasure to welcome you to the 4th ACM Symposium on Document Engineering - DocEng 2004. This year's symposium continues its tradition of being a premier forum for presentation of research results and experience reports on leading edge issues of document engineering, including models, systems, applications, and theory. The mission of the symposium is to share research results and to identify new directions for future research and development. DocEng 2004 gives researchers and practitioners a unique opportunity to share their perspectives with others interested in the many aspects of document engineering, ranging from image analysis up to structured content transformation and usability studies. The call for papers attracted 86 submissions (53 long papers and 33 short papers) from Asia, Canada, South America, Europe and the United States. The program committee accepted 22 full papers (10 pages) and 12 short papers (3 pages) that cover a great variety of topics, according to our "document-in-the-large" culture. In addition, the program includes a keynote speech by Kristoffer Rose from IBM J. Watson Research Lab, who will outline an ambitious and original vision of XML document processing and offer useful insights on forthcoming trends. We hope that these proceedings will serve as a valuable reference for document researchers and developers worldwide. Putting together DocEng 2004 was a team effort. First of all, we would like to thank the authors and keynote speaker for providing the content of the program. We would like to express our gratitude to the program committee and external reviewers, who worked very hard in reviewing papers and providing suggestions for their improvements. We would also like to thank Andrian Marcus and Andrey Sergeyev for designing and maintaining of the DocEng 2004 web site, with a special thank to Andrey who greatly helped realizing the front cover of these proceedings. Finally, we would like to thank our sponsor, ACM SIGWEB, and the Xerox Research Centre Europe for their concrete support of this meeting. We hope that you will find this program interesting and thought-provoking and that the symposium will provide you with a valuable opportunity to share ideas with other researchers and practitioners from institutions around the world.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1150,070

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations8
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetWeb Data Mining and AnalysisTravaux en français237 207