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Enregistrement W4244259513 · doi:10.17975/sfj-2018-001

2018 National Big Data Challenge for High School Students: Think Global Act Local with Big Data

2018· article· en· W4244259513 sur OpenAlexaffvenue
Joseph Train, David Roizenman, Seth Damiani, Ronny Rochwerg, Jonah Garmaise, Ethan Ohayon, M. M. Silver, Jonah Belman, Jason Arbour, Jordan Juravsky, Shahar Lazarev, Josh Zwiebel, Nathaniel K. Chan, J. Lee, Tony Liu, Jason Yuen, Tony Xu, Shayan Khalili, Katherine Gotovsky, Alain Lou, Arielle Shannon, Yi Wang, A. A. Abraham, Kevin Lin, Seyed Sepehr, Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour, Shayan Ghaffari, Rishabh Jain, James Kosic, Rohit Kunnath Menon, Tasneem Badshah, Dominik Bednarczyk, Josh- Ua Rosenberg, Parsa Moghaddam, Farbod Naji, Arash Motazedian, Milad Saadati, Yingyi Liang, Zhamilya Bilyalova, Haohao Fu, Cheng Guo, Jamie Birker, Valerie Hermanns, Akera Otto, Olivia Wignall, Yixuan Chen, Mo Chen, Loredano Cirillo, Haoru Meng, Jonathan Chiang, Isaac Chun‐Hai Fung, Ritvik Singh, Gabrielle Terekh, Ashlee Jiang, Daniel Pechersky, K. S. Ting, Serena Perera, Lily Azzopardi, Adi Fishkin, Andrew Schmittat, Peter Lai, Sean Tao, Kaveeshan Thurairajah, Ryan Yu, Ayeze Hassan, Nameera Azim, Andre Cao, Pearl Clam, Jack Zhang, Evan Chandran, Tanenbaum Chat, Jonah Tanenbaum, Earl Haig

Notice bibliographique

RevueSTEM Fellowship Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBig dataData scienceMathematics educationPolitical scienceComputer sciencePsychologyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this paper is to determine whether there is a correlation between awareness of global warming, and where global warming occurs. This theory is carried out by analyzing maps containing various forms of data that have to do with global warming, such as precipitation and surface temperature, and comparing it with a map of engagement from tweets which mention global warming. This paper found that there is no solid correlation between mentioning global warming in tweets and global warming's effect, although there was a steady increase in both. This is most likely due to Twitter's user base increasing over the years. Therefore it appears that although the effects of global warming have increased, the percentage of people aware of it on major social media sites has not. This then concludes that before trying to find a solution or preventative measure to global warming, an approach must first be made to create awareness for it on social media platforms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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