Notice bibliographique
Résumé
Main changes Major internal refactoring. Breaking changes rename internal list plt.actors which now become plt.objects rename .points() to property .vertices. Hence: mesh.points() -> mesh.vertices mesh.points(newpoints) -> mesh.vertices = newpoints rename .cell_centers() to property .cell_centers rename .faces() to property .cells rename .lines() to property .lines rename .edges() to property .edges rename .normals() and split it into property .vertex_normals and property .cell_normals rename picture.Picture2D(...) which becomes Image(...).clone2d() (see examples/pyplot/embed_matplotlib.py). rename Volume.probe_points() which becomes points.probe(volume) rename Volume.probe_line() which becomes line.probe(volume) rename Volume.probe_plane() which becomes plane.probe(volume) rename file_io.load_transform(). LinearTransform("file.mat") substitutes it. rename transform_with_landmarks() to align_with_landmarks() rename find_cells_in() to find_cells_in_bounds() rename mesh.is_inside(pt) moved to mesh.contains(pt) rename Slicer2DPlotter moved to application module.Slicer2DPlotter rename and moved method voronoi() to points.generate_voronoi() rename class Ruler to Ruler3D Other changes improvements in how vtk classes are imported (allow lazy import) improvements to method mesh.clone2d() improvements in Slicer3DPlotter thanks to @daniel-a-diaz in #925 improvements in applications.Browser add new vedo.transformations.py module. add plotter.pick_area() thanks to @ZiguoAtGitHub and @RubendeBruin feedback. add texture to npz files thanks to @zhouzq-thu in #918 add background radial gradients add utils.line_line_distance() function add utils.segment_segment_distance() function add plotter.initialize_interactor() method add object hinting by hovering mouse (see flag_labels1.py) add colors.lut_color_at(value) the color of the lookup table at value. add .show(..., screenshot="myfile.png") keyword add object.coordinates same as object.vertices add move() to move single points or objects add copy() as alias to clone() add "Roll" to camera dictionary (thanks @baba-yaga ) add applications.Slicer3DTwinPlotter thanks to @daniel-a-diaz add radii feature to smooth_mls_2d() by @jo-mueller (now store results in arrays mesh.pointdata['MLSVariance'] and mesh.pointdata['MLSValidPoint']) passing a vtkCamera to show(camera=...) triggers a copy of the input which is therefore not muted by any subsequent interaction (thanks @baba-yaga ) Bug Fixes bug fix in closest_point() thanks to @goncalo-pt bug fix in tformat thanks to @JohnsWor in #913 bug fix in windows OS in timers callbacks thanks to @jonaslindemann bug fix to non linear tranforms mode. Now it can be instantiated with a dictionary bug fix in meshlab interface thanks to @JeffreyWardman in #924 bug fix changed mp = matplotlib.colormaps[name] in colors.py New/Revised Examples examples/basic/buttons.py examples/basic/input_box.py examples/basic/sliders2.py examples/basic/spline_tool.py examples/basic/interaction_modes2.py examples/advanced/timer_callback1.py examples/advanced/timer_callback2.py examples/advanced/warp4a.py examples/advanced/warp4b.py examples/pyplot/embed_matplotlib.py examples/pyplot/plot_fxy2.py examples/simulations/springs_fem.py examples/simulations/lorenz.py examples/volumetric/numpy2volume0.py examples/volumetric/slicer1.py examples/volumetric/tet_astyle.py examples/volumetric/tet_cut1.py examples/volumetric/tet_cut2.py examples/other/flag_labels1.py
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 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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,405 | 0,577 |
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 ».