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Enregistrement W4252395218 · doi:10.1017/cbo9780511526374.001

Preface

2006· book-chapter· en· W4252395218 sur OpenAlexaboutno aff
Christoph Lossen, Gerhard Pfister

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePolynomial and algebraic computation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From 18 to 20 October 2004, a conference “ Singularities and Computer Algebra ” was held at the University of Kaiserslautern on the occasion of Gert-Martin Greuel's 60th birthday. It was attended by 70 participants from Europe, Israel, Japan, Canada and the U.S.A. We were particularly happy that Greuel's teacher, Egbert Brieskorn, was among them. Most of the participants have been inuenced by Greuel's work on singularities and their computational aspects over the last 30 years. Among them, one could find colleagues and friends from the early years in Göttingen and Bonn, but also former and present diploma and Ph.D. students of Gert-Martin Greuel at Kaiserslautern. In particular, each of the invited speakers could look retrospectively at cooperating in one way or another with Greuel. The papers of this volume concern ten of the invited lectures, supplemented by four articles which are written by participants of the conference and focus on computational aspects. Most of the contributions are intended to give an overview on a particular aspect of singularities. They describe the development of important areas of singularity theory over the past years and they discuss open questions. In the lead text, we include a list of the invited lectures and a list of the participants as well as a picture of the septic with 99 nodes found by Oliver Labs and Duco van Straten, which has acted as a logo for the conference. Further, we include an article focussing on Aspects of Gert-Martin Greuel's Mathematical Work .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5010,311

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,166 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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