2014 Distinguished lecturers & tutorials Dr. Joe Fabrizio, Vice President — Education
Notice bibliographique
Résumé
All AESS Chapters and IEEE Sections are encouraged to take advantage of the AESS Distinguished Lecturer and Tutorial Program for their regular or special meetings. We have selected an outstanding list of speakers who are experts in their fields. The AES Society will pay reasonable speaker's expenses for economy-class travel, lodging and meals. As a general guideline, speaker's expenses involving travel wholly within North America or within the European Union will be covered up to US$1,000. Expenses involving extensive international travel will be covered up to $2,000. The Society encourages arrangements whereby more than one lecture is presented in a single trip, and costs in such situations will be considered on a case by case basis. The inviting organization is expected to cover 50% of the speaker's expenses. The procedure for obtaining a speaker is as follows: If a Chapter or Section has an interest in inviting one of the speakers, it should first contact the speaker directly in order to obtain his or her agreement to give the lecture on a particular date. After this is accomplished, the Chapter or Section must notify the AESS VP for Education, ioe.fabrizio@dsto.defence.gov.au. If financial support from the AESS is required for the speaker's expenses, he or she must submit an estimate to the AESS VP for Education before actually incurring any expenses. This estimate must be provided at least 45 days before the planned meeting to provide time for feedback from the VP for Education and for changes if needed. The VP for Education must provide written authorization to proceed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,287 | 0,284 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».