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Enregistrement W4243967061 · doi:10.1109/vts.2013.6548877

VTS 2012 Best Paper award [includes Best Special Session Award]

2013· article· en· W4243967061 sur OpenAlexaff
Onnik Yaglioglu, Ben Eldridge, Bernd Becker, Andre Ivanov, Rohit Kapur, Peiling Synopsys, Mohammad Song, U Tehranipoor, Charlotte Clark, Kouta Hatayama

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarthquake and Disaster Impact Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Computer scienceSelection (genetic algorithm)MultimediaArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each year, VTS proudly presents the Best Paper Award to the author(s) of the most outstanding paper from those presented at the previous year's symposium. The candidates for this honor are initially selected based solely on the numerical ratings of the reviewers and symposium attendees, as recorded on the review forms and the session rating cards. The Best Paper Award Judges then carefully review the candidate papers as published in the proceedings. The judges provide numerical scores and comments for each candidate paper. The scores and comments are compiled to select the best paper. The paper selected by VTS 2012 Best Paper Award Judges for the Best Paper Award is: "Session 5A.1: Direct Connection and Testing of TSV and Microbump Devices using NanoPierce Contactor" by Onnik Yaglioglu and Ben Eldridge of FormFactor Inc. This year's Award selection committee members are also listed.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0180,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2640,233

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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