Notice bibliographique
Résumé
PyAutoFit: Nautilus now outputs results on the fly: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/961 Output latent samples of a model-fit, which are parameters derived from a model which may be marginalized over: PR: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/994 Example: https://github.com/Jammy2211/autofit_workspace/blob/release/notebooks/cookbooks/analysis.ipynb model.info file displays complex models in a more concise and readable way: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/1012 All samples with a weight below an input value are now removed from samples.csv to save hard disk space: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/979 Documentation describing autofit scientific workflow: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/1011 Refactor visualization into stand alone module: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/995 Refactor how results are returned after a search: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/989 Improved parallelism logging: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/1009 Likelihood consistency check now performed internally: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/987 Generation of initial search samples is now performed in parallel: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/997 No longer store search_internal on hard-disk. simplifying source code internals: https://github.com/rhayes777/PyAutoFit/pull/938 Multiple small bug fixes and improvements to interface. PyAutoGalaxy: Remove Plane object and replace with Galaxies object Shapelets improvements: https://github.com/Jammy2211/PyAutoGalaxy/pull/173 Adaptive over sampling of grids for a pixelization: https://github.com/Jammy2211/PyAutoGalaxy/pull/168 BasisPlotter which plots each basis (e.g. each Gaussian of an MGE): https://github.com/Jammy2211/PyAutoGalaxy/pull/173 Plot mappings between source and image plane of a pixelization as lines: https://github.com/Jammy2211/PyAutoGalaxy/pull/172 For multi-wavelength datasets model offsets between each dataset: https://github.com/Jammy2211/PyAutoGalaxy/pull/171 Modeling of background sky: https://github.com/Jammy2211/PyAutoGalaxy/pull/170 Improvements to use of adapt images for adaptive pixelizations: https://github.com/Jammy2211/PyAutoGalaxy/pull/160 Improved angle conversions for computing errors on mass profile and shear angles from ell_comps: https://github.com/Jammy2211/PyAutoGalaxy/pull/169 Remove sub_size from all classes (e.g. Array2D, Mask2D) to simplify API. MaternKernel added: https://github.com/Jammy2211/PyAutoGalaxy/pull/148
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,271 | 0,175 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».