Enregistrement W4386494409 · doi:10.1109/msp.2023.3293576

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2023· paratext· en· W4386494409 sur OpenAlexfundno aff

Christian Jutten, Athina P. Petropulu, Min Wu-President-Elect, Ana Pérez-Neira-Vice, Roxana Saint, Kenneth Lam-Vice, Marc Moonen, A. van Veen, Richard Baseil, William Colacchio, Sharon Turk, Katie Sullivan, Janet Dudar, Senior Art, Gail Schnitzer, Theresa J. Smith, Mark David, Felicia Spagnoli, Peter Tuohy, Kevin Lisankie, Dawn Melley

Notice bibliographique

RevueIEEE Signal Processing Magazine · 2023

Typeparatext

Langueen

Domaine

Thématique

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesInstituto Superior TécnicoUniversità di BolognaUniversidade de LisboaQueen's UniversitySharif University of TechnologyBar-Ilan UniversityDurham UniversityUniversité de NantesQueen's University BelfastNational Science FoundationImperial College LondonInstitut Polytechnique de ParisTélécom ParisMcGill UniversityUniversity of PittsburghEmory UniversityYonsei UniversityChalmers Tekniska HögskolaMicrosoft

Mots-clésComputer science

DOI10.1109/msp.2023.3293576

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)0,001

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet

GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre

Score de désaccord entre enseignants0,139

Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,002
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,002	0,002
Études des sciences et des technologies	0,002	0,000
Communication savante	0,005	0,002
Science ouverte	0,001	0,003
Intégrité de la recherche	0,002	0,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,861	0,823

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 Opus0,041

Tête enseignante GPT0,307

Écart entre enseignants0,266 · 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