Rising Star in Dependability Award
Notice bibliographique
Résumé
Starting from 2020, a new award called Rising Star in Dependability Award is presented annually at the IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN) to recognize a junior researcher, from academia or industry, who demonstrates outstanding potential for creative ideas and innovative research in the field of dependable and resilient computer systems and networks. The award is jointly sponsored by the IEEE TC on Dependable Computing and Fault Tolerance (TCFT) and IFIP Working Group 10.4 on Dependable Computing and Fault Tolerance (WG 10.4). To be eligible, a candidate must have graduated no more than 10 years before the nomination deadline (considering the year as a reference). Career disruptions or delays (e.g. Parental leaves) that may have been experienced by the candidates are taken into consideration by the selection committee. A candidate may be nominated a maximum of two times. Previous recipients of the Award are not eligible. Self nominations and nominations by the Rising Star award committee members are not allowed The Rising star in dependability award is selected by an Award Committee appointed by the IEEE TCFT Chair, the IFIP WG 10.4 Chair and the current DSN PC chairs. The award takes the form of a plaque presented to the award recipient at the conference. The award recipient is required to attend DSN to receive the award and is invited to give a presentation to DSN attendees. His/her conference registration is borne by the conference. The winner of the 2020 Rising Star in Dependability Award is: Karthik Pattabiraman (University of British Columbia, 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.
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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,095 |
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 ».