Special Issue: The Best of CCGrid'2007: A Snapshot of an ‘Adolescent’ Area
Notice bibliographique
Résumé
It is with great pleasure that we introduce you to this special issue with the best work presented in CCGrid'2007, the 7th IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid, held in Rio de Janeiro, Brazil, on May 14-17, 2007.Over the years, CCGrid has become a premium conference of truly international coverage, bringing together researchers and practitioners, and enabling them to share their insight, results, and experience in the multi-faceted areas of Grid and cluster computing.Overall, 330 people attended the event, a CCGrid all-time record.This is a testimony to the fact that the grid and cluster computing communities continue to grow, and many early projects that were started in the beginning of the decade (when the conference series began) are now maturing and producing significant results.The international coverage and impact of CCGrid are also worth highlighting.After Australia, Germany, Japan, the United States of America, the United Kingdom, and Singapore, CCGrid comes to Brazil without yet repeating a host country.Similarly, these proceedings carry papers from 22 different countries: Algeria,
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,026 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,068 |
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 ».