Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,021 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,014 |
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 ».