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Enregistrement W4255938757 · doi:10.1145/882262.882291

TreeJuxtaposer

2003· article· en· W4255938757 sur OpenAlexaff
Tamara Munzner, François Guimbretière, Serdar Taşiran, Li Zhang, Y. Zhou

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Graphics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Texas at AustinNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceVisibilityTree (set theory)Focus (optics)Node (physics)VisualizationContext (archaeology)GraphTask (project management)Artificial intelligenceTheoretical computer scienceGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural comparison of large trees is a difficult task that is only partially supported by current visualization techniques, which are mainly designed for browsing. We present TreeJuxtaposer, a system designed to support the comparison task for large trees of several hundred thousand nodes. We introduce the idea of "guaranteed visibility", where highlighted areas are treated as landmarks that must remain visually apparent at all times. We propose a new methodology for detailed structural comparison between two trees and provide a new nearly-linear algorithm for computing the best corresponding node from one tree to another. In addition, we present a new rectilinear Focus+Context technique for navigation that is well suited to the dynamic linking of side-by-side views while guaranteeing landmark visibility and constant frame rates. These three contributions result in a system delivering a fluid exploration experience that scales both in the size of the dataset and the number of pixels in the display. We have based the design decisions for our system on the needs of a target audience of biologists who must understand the structural details of many phylogenetic, or evolutionary, trees. Our tool is also useful in many other application domains where tree comparison is needed, ranging from network management to call graph optimization to genealogy.

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: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations183
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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