Enregistrement W4245387845 · doi:10.1109/tetci.2017.2745401

IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence

2017· article· en· W4245387845 sur OpenAlexaff

Yew-Soon Ong, Cesare Alippi, Óscar Cordón, Gary B. Fogel, Sanaz Mostaghim, Chuan-Kang Ting, Mengjie Zhang, Ender Özcan, Marouane Kessentini, Huanhuan Chen, Stefano Squartini, Danilo Pelusi, Zexuan Zhu, Vladimir Pavlović, Chi-Keong Goh, Gary G. Yen, Beatrice Ombuki-Berman, Jon Timmis, Michel Valstar, Catherine Huang, Thomas Siegert, Julie Cozin, Corporate Governance, Donna Hourican, Jamie Moesch, Eileen Lach, Cherif Amirat, Karen Hawkins, Karen Bartleson, James Jefferies, William R. Walsh, John Walz, Barry L. Shoop, Shruthy Vaishali Ramesh, M El-Ghazaly, Ellen Randall, Geographic Activities, Forrest Wright, Karen Schou Pedersen, Toshio Fukuda

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence · 2017

Typearticle

Langueen

DomaineComputer Science

ThématiqueInternet of Things and AI

Établissements canadiensBrock University

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésComputer scienceData science

DOI10.1109/tetci.2017.2745401

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005

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: aucune

GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre

Score de désaccord entre enseignants0,953

Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,002	0,005
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,000
Bibliométrie	0,001	0,002
Études des sciences et des technologies	0,000	0,001
Communication savante	0,004	0,002
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,002	0,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,047	0,015

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 Opus0,048

Tête enseignante GPT0,331

Écart entre enseignants0,283 · 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