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Enregistrement W4292510811 · doi:10.6087/kcse.285

Improving Journal Article Tag Suite for multilingual articles

2022· article· en· W4292510811 sur OpenAlexfundno aff
Vincent Lizzi

Notice bibliographique

RevueScience Editing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineCanadian Medical Association
Mots-clésSuiteComputer scienceVariety (cybernetics)Set (abstract data type)World Wide WebInformation retrievalLibrary scienceData sciencePolitical scienceArtificial intelligenceProgramming languageLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scenarios for journal articles that contain more than one language are no longer (and never really were) limited to having an article’s title, abstract, and keywords translated to additional languages. Journal Article Tag Suite (JATS) currently has a variety of structures for tagging articles that are in multiple languages or have substantial amounts of content in more than one language. However, these structures are not all coherent and are not up to the tasks of handling some common use cases. A subcommittee of the National Information Standards Organization (NISO) JATS Standing Committee (with participation from members of the Standards Tag Suite (STS) and Book Interchange Tag Suite (BITS) committees and some other invited experts) was formed, in 2021, with the goal of recommending changes to JATS to enable it to usefully encode multilingual articles. The subcommittee has recommended a set of changes that introduce new structures that can be available to JATS users who need them while minimizing the burden JATS users who rarely deal with multilingual content. Most of these changes are backward compatible with earlier versions of JATS. These changes are currently a work in progress and may become available in a future version of JATS. This paper presents a proposal for improving JATS to better support tagging multilingual articles with the hope of garnering feedback and suggestions from the JATS community.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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