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.
Notice bibliographique
Résumé
Modern storage engines and key-value stores have come to rely on the log-structured merge-tree (LSM-tree) as their core data structure. LSM-tree operates by gradually merge-sorting data across levels of exponentially increasing capacities in storage. A crucial design dimension of LSM-tree is its compaction granularity. Some designs perform Full Merge , whereby entire levels get compacted at once. Others perform Partial Merge , whereby smaller groups of files with overlapping key ranges are compacted independently. This paper shows that both strategies exhibit serious flaws. With Full Merge, space-amplification is exorbitant. The reason is that while compacting the LSM-tree's largest level, there must be at least twice as much storage space as data to store both the original and new files until the compaction is finished. On the other hand, Partial Merge exhibits excessive write-amplification. The reason is twofold. (1) The files getting compacted typically do not have perfectly overlapping key ranges, and so some non-overlapping data is superfluously rewritten in each compaction. (2) Files with different lifetimes become interspersed within the SSD leading to high SSD garbage-collection overheads. As the data size grows, these problems grow in magnitude. We introduce Spooky, a novel compaction granulation method to address these problems. Spooky partitions data at the largest level into equally sized files, and it partitions data at smaller levels based on the file boundaries at the largest level. This allows merging one group of perfectly overlapping files at a time to limit space-amplification and compaction overheads. At the same time, Spooky writes larger though fewer files simultaneously so that files with different lifetimes do not become as interspersed within the SSD. This cheapens garbage-collection. We show empirically that Spooky achieves >2x lower space-amplification than Full Merge and >2x lower write-amplification than Partial Merge at the same time.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle