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Enregistrement W4402343121 · doi:10.1007/978-3-031-70259-4

Advances in Computational Collective Intelligence

2024· book· en· W4402343121 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueCommunications in computer and information science · 2024
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Computing and Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational University of Computer and Emerging SciencesUniversidad de AlmeríaUniversité de Technologie de TroyesUniversité de Pau et des Pays de l'AdourUniversidade Federal do Rio Grande do NorteUniversidad de GranadaNational Taiwan University of Science and TechnologyUniversité de TunisTrakya ÜniversitesiUniversity of Cape TownNational Taiwan UniversityUniversity of JordanYeungnam UniversityUniversiti Teknologi MalaysiaUniwersytet RzeszowskiUniwersytet Morski w GdyniEötvös Loránd TudományegyetemUniversité Paris-Est Créteil Val-de-MarneUniversidad Complutense de MadridSilesian University of TechnologyBournemouth UniversityPolitechnika BialostockaPolitechnika LódzkaBirmingham City UniversityAristotle University of ThessalonikiVirginia Commonwealth UniversityKing Abdullah University of Science and TechnologyUniversità di BolognaInha UniversityUniversity of the West of EnglandUniversity of UlsanCardiff UniversityAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanislawa StaszicaVrije Universiteit AmsterdamEuskal Herriko UnibertsitateaUniwersytet Śląski w KatowicachUniversity of CarthageBudapesti Műszaki és Gazdaságtudományi EgyetemInyuvesi Yakwazulu-NataliUniversidad Autónoma de MadridSlovenská technická univerzita v BratislaveNanyang Technological UniversitySouth Asian UniversityMalmö HögskolaBharathiar UniversityHøgskulen på VestlandetPolitechnika WrocławskaUniversity of CyprusPolitechnika KoszalińskaSwinburne University of TechnologyUniversité de LorraineUniversity of OttawaUniversité Laval
Mots-clésCollective intelligenceComputer scienceComputational intelligenceData scienceInformation retrievalArtificial intelligence

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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