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Enregistrement W4312117451 · doi:10.1002/aaai.12074

The New Faculty Highlights Program at AAAI‐21

2022· article· en· W4312117451 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

RevueAI Magazine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)NarrativeComputer sciencePsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At AAAI 2021, we introduced a “New Faculty Highlights” program. The aim was to showcase top young researchers who had taken up their first faculty or research scientist position at a research-intensive university or lab in the preceding year. Each selected participant presented a 30-min talk at the conference, summarizing their work to the broad AAAI audience. We see many ways in which this program benefits the AAAI community. First, it deepens the conference experience for attendees. Participants are encouraged to draw on their highly polished job talks. Because job talks are designed for accessibility to broad audiences, they are ideal for helping researchers from diverse AI subfields to understand important emerging trends and simultaneously to become familiar with AI researchers leading the new generation. The longer talk format also enables speakers to describe a body of work rather than a single paper and to situate different elements within a coherent narrative. Second, the program benefits the selected faculty members. It is hard to get known in a community as big as AAAI. These talks offer participants a high-profile opportunity to make their work more broadly known. We expect the program to act as an important source of recognition for such young researchers. Finally, the program benefits students. AAAI's plenary talks tend to focus on senior researchers; New Faculty Highlights expose students to examples of exceptional work by researchers who were recently students themselves. We hope that this experience is both inspiring and helpful to students about to embark upon their own job searches. In the first iteration of the program at AAAI 2021, 119 young researchers applied; a distinguished committee of seven AAAI fellows selected 18 of these to participate in the program. The selected speakers were a demographically diverse group (11 male and seven female; seven different countries represented). They were just as diverse in terms of their research perspectives, which spanned multi-agent systems, robotics, theoretical machine learning, information retrieval, planning, green AI, social context of language, justice for machine learning, online privacy, and more. We are delighted that AI Magazine has invited these young stars to contribute articles. In this edition, four of the 18 are included. Lili Mou explores neural models for the generation of text using unsupervised techniques; Jundong Li studies causal effects in network data; Pascal Bercher develops theory, algorithms, and applications for two prominent planning techniques; and Hang Ma advances decision-making in multi-agent systems. We hope that the New Faculty Highlights program becomes a permanent feature of AAAI conferences, and does its bit in celebrating early career successes and encouraging more students to pursue a career in research. The authors declare that there is no conflict.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,316 · 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