MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386074526 · doi:10.11159/cist23.107

A Multi-Viewpoint Approach For Semantic Multimedia Documents Adaptation

2023· article· en· W4386074526 sur OpenAlexvenueno aff
Farida Bettou, Bouchra Boulkroun

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVideo Analysis and Summarization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceAdaptation (eye)MultimediaInformation retrievalWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multimedia documents have to be played on multiple device types.Hence, a user not disabled or handicapped requires document adaptation according to execution contexts.Currently, advanced technological hardware can offer mobile devices, which fit in the hand with the capacity to consult documents at anytime and anywhere.Multiple user context constraints as well as mobile device capabilities may involve the adaptation of multimedia content.In this article, the authors propose a new Multi-viewpoints ontological-based method for adapting multimedia documents; each viewpoint of de multimedia document could correspond to a physical handicap and therefore triggers an adaptation action using multiviewpoint ontological reasoning.Our proposed ontology has the great advantage to offer to users a flexible infrastructure to easily govern the response time and the quality assembly of their applications at runtime.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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 présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and ScienceMême sujetVideo Analysis and SummarizationTravaux en français237 207