Notice bibliographique
Résumé
Release 1.14.0 22 July 2020, included in HEALPix 3.70 Fixed FITS files that were left open https://github.com/healpy/healpy/pull/631 Line Integral Convolution plots to plot polarization https://github.com/healpy/healpy/pull/617 reworked verbose, see <code>hp.disable_warnings</code> https://github.com/healpy/healpy/pull/630 increased precision in coordinate transforms https://github.com/healpy/healpy/pull/633 colormaps now are not overwritten by plotting functions https://github.com/healpy/healpy/pull/627 fix propagation on <code>mmax</code> in smoothing https://github.com/healpy/healpy/pull/612 updated HEALPix C++ to 3.70 https://github.com/healpy/healpy/pull/632 Updated to cfitsio 3.48 (used only if missing) https://github.com/healpy/healpy/pull/597 Local datapath for pixel weights https://github.com/healpy/healpy/pull/611 Support pixel weights for NSIDE 8192 https://github.com/healpy/healpy/pull/595 Minor bugfixes https://github.com/healpy/healpy/pull/626, https://github.com/healpy/healpy/pull/624, https://github.com/healpy/healpy/pull/618, https://github.com/healpy/healpy/pull/614
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,028 |
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 ».