ropensci/targets: New helpers, better relaying in Target Markdown, and better exception handling
Notice bibliographique
Résumé
targets 0.7.0 Bug fixes Ensure error = "continue" does not cause errored targets to have NULL values. Relay output and messages in Target Markdown interactive mode (using the R/default knitr engine). New features Expose the poll_connection, stdout, and stderr arguments of callr::r_bg() in tar_watch() (@mpadge). Add new helper functions to list targets in each progress category: tar_started(), tar_skipped(), tar_built(), tar_canceled(), and tar_errored(). Add new helper functions tar_interactive(), tar_noninteractive(), and tar_toggle() to differentially suppress code in non-interactive and interactive mode in Target Markdown (#607, @33Vito). Enhancements Handle future errors within targets (#570, @stuvet). Handle storage errors within targets (#571, @stuvet). In Target Markdown in non-interactive mode, suppress messages if the message knitr chunk option is FALSE (#574, @jmbuhr). In Target Markdown, if tar_interactive is not set, choose interactive vs non-interactive mode based on isTRUE(getOption("knitr.in.progress")) instead of interactive(). Convert errors loading dependencies into errors running targets (@stuvet).
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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,113 |
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 ».