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Enregistrement W4254005735 · doi:10.1111/fire.12238

Issue Information

2021· paratext· en· W4254005735 sur OpenAlexfundno aff
Thomas W. Doellman, Jennifer Itzkowitz, Jesse Itzkowitz, Sabuhi Sardarli, Serkan Karadas, Louis Louis, Gagnon Goktan, Robert L. Kieschnick, Rabih Moussawi, Bradley Benson, Rama Iyer, Kristopher J. Kemper, Jing Zhao, James Upson, Johnson Hardy, Dan Delisle, Maria French, Paul Schutte, Musa Brockman, Cihan Subasi, Palani-Rajan, Alex Kadapakkam, John Meisami, Viktor Wald, Michael A. Goldstein, Kenneth R. French, George Andrew Karolyi, Michelle Lowry, Paul Schultz, Matthew Spiegel

Notice bibliographique

RevueFinancial Review · 2021
Typeparatext
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman auditory perception and evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität ZürichUniversity of TorontoQueen's UniversityUniversity of Technology SydneyUniversity of New South WalesUniversity of CambridgeBentley UniversityHebrew University of JerusalemRice UniversityTemple UniversityUniversity of Central FloridaUniversity of Texas at San AntonioDrexel UniversityUniversity of Notre DameUniversity of MinnesotaShanghai Jiao Tong UniversityVillanova UniversityUniversity of CincinnatiSyracuse UniversityGeorgia Institute of Technology
Mots-clésCitationComputer scienceInformation retrievalWorld Wide WebInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wiley's Corporate Citizenship initiative seeks to address the environmental, social, economic, and ethical challenges faced in our business and which are important to our diverse stakeholder groups.Since launching the initiative, we have focused on sharing our content with those in need, enhancing community philanthropy, reducing our carbon impact, creating global guidelines and best practices for paper use, establishing a vendor code of ethics, and engaging our colleagues and other stakeholders in our efforts.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8320,768

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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