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Enregistrement W4312117451 · doi:10.1002/aaai.12074

The New Faculty Highlights Program at AAAI‐21

2022· article· en· W4312117451 sur OpenAlexaff
Kevin Leyton‐Brown, Mausam Mausam, Qiang Yang

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2980,124

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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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