Notice bibliographique
Résumé
In April 2023, 564 people flocked to the University of Cincinnati (UC) to immerse themselves in math at the American Mathematical Society's spring meeting for the central section.They represented 42 US states and the District of Columbia.Other guests traveled from Canada (seven), Japan (three), and Haiti, Mexico, and Sweden (one each)."I heard from so many participants, many of whom hadn't traveled much in recent years, how important this opportunity to reconnect with colleagues was," said AMS Associate Secretary for the Central Section Betsy Stovall, professor of mathematics, University of Wisconsin-Madison.As one of four AMS associate secretaries, Stovall plans two sectional meetings per year.During two weekend days, 468 speakers presented 481 abstracts.Thirty special sessions were composed of 102 sub-sessions.Two contributed paper sessions were held, and four invited addresses took place."As a conference host, I'm just in shock at how much went on in the span of a single weekend," said Michael Goldberg, UC math department chair and professor."Then again, I've never thrown a party for 500 people before.""Fantastic weekend indeed," said Eyvindur Ari Palsson, associate professor of mathematics at Virginia Tech, who organized a special session and presented research in Cincinnati.We asked Palsson, Stovall, Goldberg, and other behindthe-scenes players for their advice to prospective hosts of sectional meetings.Here's what they had to say.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».