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Enregistrement W4411929606 · doi:10.3384/ecp214004

Position Paper

2025· article· en· W4411929606 sur OpenAlexafffund
Evan Iaboni, Sebastian Negulescu, Miles Pitassi, Amir Nazemi, Jerrin Bright, Vasyl Chomko, David A. Clausi, Sven Dickinson, Tim Brecht

Notice bibliographique

RevueLinköping electronic conference proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this position paper, we define two new metrics: net visibility (the fraction of the net that can be seen from the perspective of the puck) and net reachability (the fraction of the net that could be reached by the puck). Reachability is slightly different from visibility because even though there might be a small portion of the net visible in a certain area (a hole), that hole may not be large enough for the puck to pass through and reach the net. We describe a framework for computing our metrics using a combination of puck and player tracking (PPT) data and video analysis (image processing). We use data and video from an NHL game to provide a proof of concept for computing net visibility and reachability. We also describe areas where more work can be done to improve the accuracy of the results and allow the computations to be fully automated. Our position is that these metrics would be valuable in studying shooter decisions and skills, goaltender and player locations and that the technologies could be used to create virtual reality images or videos.

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

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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