Notice bibliographique
Résumé
W e aRe pleased to present the proceedings of the IV Workshop on Information, Data, and Technology (WIDaT 2021).We initially planned this event to be held in Belo Horizonte, Brazil, hosted by the Federal Center for Technological Education of Minas Gerais (CEFET-MG).Still, due to the COVID-19 pandemic, we celebrated it virtually from 20-21 October 2021.In its fourth edition, we aimed at bringing together, through interdisciplinary approaches, researchers and other professionals oriented to data access and use coming from computer science, information science, engineering, mathematics, and related fields.The event also focused on promoting the approximation of research groups that work in the data and information field.We tried to discuss several dispersed initiatives, but of great potential for integration among themselves.Researchers, professors, professionals, and students from different areas of knowledge attended WIDaT 2021.We had the privilege to have presentations from national and international professionals with recognized experience in the event scope.Our attendees were quite international since we registered listeners from Brazil, Argentina, Colombia, Canada, Portugal, and Spain.Twenty-two full articles were accepted out of 38 submissions.For the event to be successful, several efforts were made by the Organizing Committee, mainly due to the difficult moment imposed by the COVID-19 pandemic.For the efforts made, we thank all authors, organizers, reviewers, and collaborators who contributed significantly to improving the quality of the presentations.Special thanks also go to the speakers for sharing their research results and experiences such as the listeners.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».