MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4236134154 · doi:10.1016/s1571-0661(05)80729-7

Preface

2003· article· en· W4236134154 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueElectronic Notes in Theoretical Computer Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRough Sets and Fuzzy Logic
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)Library scienceEvent (particle physics)ChinaComputer scienceOperations researchPolitical scienceEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This volume contains the papers selected for presentation at the Rough Sets in Knowledge Discovery and Soft Computing Workshop (RSKD'2003), held in Warsaw, Poland, April 12-13, 2003. The workshop was organized as one of the satellite events of the European Conference on Theory and Practice of Software (ETAPS'2003). We would like to express our thanks to Professor Damian Niwinski, ETAPS'2003 Workshop Chair, for his invitation to organize the workshop. It is our great pleasure to dedicate this proceedings to Professor Zdzisaw Pawlak, the honorary chair of the RSKD'2003 workshop, who created rough set theory over twenty years ago. We would like also to thank him for enriching our event with his invited talk. In recent years, there have been a number of advances in rough set theory and its applications. Hence, we have witnessed a growing number of international workshops and conferences on rough sets and their applications. Many international conferences are now including rough sets into the list of topics. The RSKD'2003 workshop was intended as a forum for exchanging ideas among experts in rough set theory and its applications, especially in rapidly growing areas like Knowledge Discovery and Data Mining as well as in Soft Computing. The papers, submitted from Canada, China, Great Britain, France, India, Italy, Japan, Russia, Sweden, United States, and Poland, were selected by Program Committee. We would like to express our appreciation to all who submitted papers for presentation and publication in proceedings. Many thanks to the Program Committee Members for reviewing the submitted papers. Special thanks are due to Michael Mislove and Elsevier Publishers for making it possible to include our proceedings in Electronic Notes in Theoretical Computer Science and to Warsaw University for printing the hard copy of our proceedings. April, 2003 Andrzej Skowron and Marcin Szczuka RSKD 2003 Workshop Committee Honorary Chair: Zdzislaw Pawlak Program Chair: Andrzej Skowron Workshop Chair: Marcin Szczuka Program Committee James Alpigini (USA) Malcolm Beynon (UK) Hans Dieter Burkhard (Germany) Andrzej Czyzewski(Poland) Patrick Doherty (Sweden) Ivo Dïntsch (Canada) Maria C. Fernandez (Spain) Jerzy Grzymaa-Busse (USA) Masahiro Inuiguchi (Japan) Jouni Järvinen (Finland) Jan Komorowski (Sweden) Jacek Koronacki (Poland) Bozena Kostek (Poland) Tsau Young Lin (USA) Ernestina Menasalvas-Ruiz (Spain) Mikhail Moshkov (Russia) Tetsuya Murai (Japan) Hung Son Nguyen (Poland) Sinh Hoa Nguyen (Poland) Ewa Orowska (Poland) Sankar K. Pal (India) Witold Pedrycz (Canada) James F. Peters (Canada) Lech Polkowski (Poland) Sheela Ramanna (Canada) Zbigniew E. Ras (USA) Roman Slowinski (Poland) Jerzy Stefanowski (Poland) Jaroslaw Stepaniuk (Poland) Zbigniew Suraj (Poland) Andrzej Szaas (Poland) Marcin Szczuka (Poland) Domik Szlezak (Poland) Roman Swiniarski (USA) Shusaku Tsumoto (Japan) Guoyin Wang (China) Jakub Wróblewski (Poland) Yiyu Yao (Canada) Ning Zhong (Japan) Wojciech Ziarko (Canada).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
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