From the Top: Remarkable Accomplishments as We Advance Our Initiatives Across the Globe
Notice bibliographique
Résumé
Welcome, colleagues, to the summer edition of the Journal. The work the Sections and Student Chapters have accomplished in the past three months has been extraordinary. The Society has either participated in or facilitated conferences, summits, seminars, and webinars all over the globe. From Australia to the U.K. to Canada and the U.S., SMPTE volunteers have made an impact throughout the industry. Whether it was the Standards Community's Technology Committee meetings in Ottawa, the Hollywood Section participating in AfroAnimation, the Montreal Section conducting another successful boot camp, the Toronto Section's annual barbeque and conference, the U.K. Section's Media Technology Conference, or the Washington D.C. Section bringing back “Bits by the Bay” and honoring its founder Peter Wharton our Society is working to provide invaluable service to the industry worldwide. I really want to extend a special thanks to all the volunteer members who worked tirelessly to coordinate and make these events successful. Your hard work and dedication are truly appreciated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,041 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,044 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».