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Enregistrement W4288696362 · doi:10.1145/3552490.3552499

Reminiscences on Influential Papers

2022· article· en· W4288696362 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM SIGMOD Record · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueBig Data Technologies and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColumn (typography)Computer scienceValue (mathematics)CitationKey (lock)Reading (process)Library scienceWorld Wide WebOperations researchHistoryTelecommunicationsLawComputer securityPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This column was established by Richard Snodgrass in 1998 and was continued by Ken Ross from 1999 to 2005. It celebrated one of the key aspects that makes us grow as a research community: the papers that influence us. At each issue, different members of the data management community wrote anecdotes about a paper that had a unique impact in their career. The anecdotes highlighted that impact can come in many forms. A paper's value is not only in its citation count, but also in the way it influences individuals who in turn influence other individuals that make up our community. Such impact is not countable. When the SIGMOD Record's editor-in-chief Rada Chirkova approached me to revive this column last year, I was immediately excited. I would like to thank Rada Chirkova, Richard Snodgrass, and Ken Ross for this opportunity. I am delighted to present the three invited contributions for this issue. Hope you enjoy reading them as much as I did. While I will keep inviting members of the data management community, and neighboring communities, to contribute to this column, I also welcome unsolicited contributions. Please contact me if you are interested.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,163 · 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