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Enregistrement W4242819519 · doi:10.1002/app.46804

Editorial Board, Aims & Scope, Table of Contents

2019· paratext· en· W4242819519 sur OpenAlexaff
Stefan Spiegel, Conor Doss, Jie Cai, Emily Hu, Ying Jia, Jenny Mahoney, Mara Staffilani, Bo Weng, Marc Zastrow, Carla Amador, Lisa Founding, Herman Consulting, Eric Baer, Subramanian Iyer, Brian Knapp, Yuzhong Wang, Christoph Weder, Andrew K. Whittaker, Paula M. Wood‐Adams, Kenneth J. Wynne, Lina Zhang, Liqun Zhang, Danielle Lupo, Marisa Taylor, Lan Shen, Pu Li, And Zhang, Shaojun Guo, You Lv, Yang Chen, Shengbao Cai, Yogesh N. Marathe, Arun Torris, C. Ramesh, Manohar V. Badiger, Chenyu Zhang, Yibing Ma, Bo Feng, Z Han, Zhibing Zhang, Wang Liang, K Wang, Lifang Yang, James Runt, M.-C Kuo, Ke Huang, Jen‐Taut Yeh, Young‐Hee Ryu, I Kim, Sung‐Hoon Kim, Wenjun Li, Min Chen, Yi Yang, Ding Yuan, Yutao Ren, X. Cai, L. Xia, Jianping Song, Han Wang, Zhengyan Kan, Theresa Liang, А. I. Isayev, Junge Zhi, Qingyuan Wang, M Zhang, M Li, B De Lima, N. Marques, Marcos A. Villetti, Robert S. Balaban, Li Ge, N. Fan, Zhou Ye, Min Xia, Y Ye, D. S. Moreno, Clodoaldo Saron, Subrata Saha, Arnab Bhowmick, Xing Wei, Hao Hu, Xiaomian Li, Qiang Yin, Liqiang Fan, Yanbin Huang, Jidong Yang, Supratik Bhattacharyya, Vivekanda Lodha, Sudip Dasgupta, Rajendrani Mukhopadhyay, Abhijit Guha, Palash Sarkar, Tapan Saha

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2019
Typeparatext
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Table of contentsTable (database)Editorial boardCitationComputer scienceLibrary scienceWorld Wide WebInformation retrievalDatabaseProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effects of content of shear thickening fluid and particle size of silica

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2350,145

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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