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Enregistrement W4403289443 · doi:10.29007/hgfv

ARCH-COMP 2024 Category Report: Falsification

2024· article· en· W4403289443 sur OpenAlexfundno aff
Tanmay Khandait, Federico Formica, Paolo Arcaini, Surdeep Chotaliya, Georgios Fainekos, Abdelrahman Hekal, A. Kundu, Ethan Lew, Michele Loreti, Claudio Menghi, Laura Nenzi, Giulia Pedrielli, Jarkko Peltomäki, Iván Porres, R. L. Ray, Valentin Soloviev, Ennio Visconti, Masaki Waga, Zhenya Zhang

Notice bibliographique

RevueEPiC series in computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdversarial Robustness in Machine Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesACT-XJST-Mirai ProgramExploratory Research for Advanced TechnologyElectronic Components and Systems for European LeadershipDefense Advanced Research Projects AgencyUniversität SalzburgAlliance de recherche numérique du CanadaJapan Society for the Promotion of ScienceAustrian Science FundDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationEuropean CommissionTechnische Universität WienCore Research for Evolutional Science and TechnologyNational Science Foundation
Mots-clésBenchmark (surveying)ArchCompetition (biology)Computer scienceSoftware engineeringData scienceArtificial intelligenceEngineeringCivil engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report presents the results from the falsification category of the 2024 competition in the Applied Verification for Continuous and Hybrid Systems (ARCH) workshop. The report summarizes the competition rules and settings, the benchmark models for the tool comparison, and provides background on the participating teams and tools. Finally, it presents and discusses the results of the competition.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0070,011
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0870,069

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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