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Enregistrement W4386426921 · doi:10.1109/iccp56744.2023.10233729

Message from the Chairs

2023· article· en· W4386426921 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHandwritten Text Recognition Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpartialityComputer scienceGraphicsConflict of interestProcess (computing)Selection (genetic algorithm)Operations researchComputer graphics (images)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Message from the ChairsWelcome to the 15th IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP 2023), taking place at Monona Terrace in Madison, WI!This year's three-day conference features 24 accepted papers, 3 keynote talks, 8 invited talks, and 66 posters and/or demos.Paper Submission and Reviewing.A total of 52 complete paper submissions were received through Microsoft's Conference Management Toolkit.To ensure a rigorous and comprehensive selection process, we invited 75 experts to join the program committee.Our aim was to create a diverse committee comprising both highly-experienced senior researchers and highly-accomplished junior researchers.Their expertise spans across various domains, including computational photography, computational imaging, computer vision, computer graphics, signal processing, and optics.Conflicts were managed through automated tools like the Toronto Paper Matching System and the DBLP database, along with manual oversight by the program chairs themselves.The program chairs abstained from submitting papers to ensure impartiality.In cases where a program chair had a conflict of interest with a specific paper, they were completely removed from all aspects of the reviewing process concerning that particular paper.Following the submission deadline, the program committee members were given the opportunity to express their interest in reviewing specific papers, excluding those where there was a conflict of interest.The program chairs then carefully assigned papers to reviewers while ensuring each paper had a minimum of 3 reviewers.For each paper, the program chairs designated one of the assigned reviewers as the meta-reviewer.Almost all program committee members had no more than one meta-reviewer assignment, with only two exceptions.The reviewers were allotted a period of 4 weeks to complete their evaluations.Following the review phase, authors were given 1 week to provide rebuttals to the reviews.A week-long discussion period followed, during which the meta-reviewers thoroughly analyzed the assigned papers and formulated their recommendations.The recommendations consisted of two crucial components.Firstly, the paper outcome was indicated as either rejected, conditionally accepted to the ICCP 2023 proceedings, or conditionally accepted to the Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence special issue on computational photography (TPAMI special issue).Secondly, for conditionally-accepted papers, specific revisions and required changes were outlined that the authors needed to implement before the paper could be officially accepted.This process ensured a rigorous and fair evaluation of all submissions.Upon reviewing the recommendations, the program chairs made the decision to conditionally accept 24 papers, resulting in a 46% acceptance rate.Out of these, 6 papers were conditionally accepted for inclusion in the TPAMI special issue, accounting for 12% of the accepted papers.The remaining conditionally accepted papers were approved for inclusion in the ICCP 2023 proceedings.During the final phase of the paper reviewing process, authors were granted a one-month window to revise their papers based on the feedback received during the initial review.At the end of this period, authors submitted their revised manuscripts, along with cover letters explaining the changes made, and annotated manuscripts highlighting the implemented revisions.All the submitted revised manuscripts underwent a second round of reviewing, conducted by both the program chairs and meta-reviewers.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0070,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2640,189

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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