Notice bibliographique
Résumé
What's Changed [issue_tracker] Do not display inactive users in issue form by @charlottesce in https://github.com/aces/Loris/pull/8841 [LINST] skip metadatafields for surveys by @zaliqarosli in https://github.com/aces/Loris/pull/8961 [tools] Fix efficiency of fix_candidate_age script by @CamilleBeau in https://github.com/aces/Loris/pull/8992 [media] fixes issue when media module try to instantiate a non existing instrument. by @racostas in https://github.com/aces/Loris/pull/8903 [LINST] fix survey and date issues by @ridz1208 in https://github.com/aces/Loris/pull/8858 [JSX] Modal Width Prop by @skarya22 in https://github.com/aces/Loris/pull/8893 [libraries] Get examiner sites by UserID by @CamilleBeau in https://github.com/aces/Loris/pull/8994 [genomic_browser] Download button not showing up in the Files tab by @ridz1208 in https://github.com/aces/Loris/pull/8480 [issue_tracker - raisinbread/tools] Fix issue tracker history wrong module ID by @zaliqarosli in https://github.com/aces/Loris/pull/8677 [Issue Tracker] Issue Change Notifications by @skarya22 in https://github.com/aces/Loris/pull/8885 [behavioural_qc] fixes visitLevel feedback not showing up. by @racostas in https://github.com/aces/Loris/pull/8900 Full Changelog: https://github.com/aces/Loris/compare/v24.1.5...v24.1.6
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,204 | 0,169 |
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 ».