Enregistrement W4327644040 · doi:10.1007/978-3-031-28238-6

Advances in Information Retrieval

2023· book· en· W4327644040 sur OpenAlexfundno aff

Jaap Kamps, Lorraine Goeuriot, Fábio Crestani, Maria Maistro, Hideo Joho, Brian Davis, Cathal Gurrin, Udo Kruschwitz, Annalina Caputo

Notice bibliographique

RevueLecture notes in computer science · 2023

Typebook

Langueen

DomaineComputer Science

ThématiqueText and Document Classification Technologies

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesZürcher Hochschule für Angewandte WissenschaftenLeibniz-GemeinschaftNational Institute of Standards and TechnologyLa Rochelle UniversitéUniversité de Caen NormandieNational Institute of InformaticsIndian Institute of Science Education and Research MohaliUniversity of Chinese Academy of SciencesNational Institute of Technology HamirpurUniversité de LyonMasarykova UniverzitaUniversität KonstanzUral Federal UniversityUniversité de NantesStockholms UniversitetUniversität LeipzigUniversität Duisburg-EssenUniversità degli Studi di UdineUniversità di PisaUniversidade Federal de Minas GeraisUniversity of Cape TownTsinghua UniversityChinese Academy of SciencesUniversité de Bretagne OccidentaleGeorgetown UniversityUniversity of TsukubaTechnion-Israel Institute of TechnologyUniversità di BolognaUniversitetet i BergenUniversity of WindsorTechnische Universität WienRadboud UniversiteitUniversity of WaterlooCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationOrta Doğu Teknik ÜniversitesiUniversitatea din BucureștiUniversità degli Studi di PadovaUniversidad de GranadaUniversität InnsbruckTechnische Universiteit DelftUniversité de NeuchâtelRégion NormandieTU Graz, Internationale Beziehungen und MobilitätsprogrammeUniversiteit UtrechtNational Institute of Advanced Industrial Science and TechnologyRMIT UniversityUniversidade da CoruñaUniversidad Nacional de Educación a DistanciaUniversity of GlasgowYork UniversityUniversiteit LeidenUniversity of ReginaUniversité Grenoble AlpesUniversitetet i StavangerUniversität PassauCentre National de la Recherche ScientifiqueAix-Marseille UniversitéUniversity of WolverhamptonUniversidade de Santiago de CompostelaUniversità degli Studi di CagliariUniversidade do PortoDublin City UniversityPolitecnico di TorinoFriedrich-Schiller-Universität JenaNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetUniversiteit van AmsterdamQatar UniversityUniversidad Autónoma de MadridRenmin University of ChinaUniversity of OtagoAalborg UniversitetKaiser PermanenteIndian Institute of Technology KharagpurIndian Institute of ScienceSorbonne UniversitéAccenture

Mots-clésComputer scienceInformation retrievalState (computer science)Human–computer information retrievalArtificial intelligenceSearch engineProgramming language

DOI10.1007/978-3-031-28238-6

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003

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: aucune

GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse

Score de désaccord entre enseignants0,056

Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,002	0,003
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,002	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,002	0,001
Bibliométrie	0,005	0,008
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,005	0,007
Science ouverte	0,002	0,002
Intégrité de la recherche	0,001	0,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,056	0,075

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 Opus0,013

Tête enseignante GPT0,261

Écart entre enseignants0,248 · 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

GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5

Publié2023

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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