Notice bibliographique
Résumé
The performance of a database is greatly affected by the performance of its indexes. An industrial quality database typically has several indexes associated with it. Therefore, the design of a good quality index is essential to the success of any nontrivial database. Parallel to their significance, indexed data structures are inherently complex applications that require a lot of effort and consume a considerable amount of resources. Index frameworks rely on code reuse to reasonably reduce the costs associated with them (Lynch & Stonebraker, 1988; Stonebraker, 1986). Generalized database systems have further addressed this challenge by offering databases with indexes that can be adjusted to different data/key types, different queries, or both. The generalized search tree (GiST; Hellerstein, Naughton, & Pfeffer, 1995; Hellerstein, Papadimitriou, & Koutsoupias, 1997) is a good example of a database system with a generalized index, or generalized index database for simplicity. Additional improvements extended the concept of generalized index databases to work on different domains by having generalized access methods (search criteria). For example, based on the work of Hellerstein et al. (1995), Aoki (1998) provides a generalized framework that allows users to adjust the index to different search criteria like equality, similarity, or nearest neighbor search. This makes the database system customizable to not only finding the exact records, but also to finding records that are “similar” or “close” to a given record. Users can customize their own criteria of “similarity” and let the index apply it to the database and return all “similar” results. This is particularly important for more challenging domains like multimedia applications, where there is always the need to find a “close image,” a “similar sound,” or “matching fingerprints.” Request access from your librarian to read this chapter's full text.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».