Notice bibliographique
Résumé
New features feat: add support for current RNTuple files by @ioanaif in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/962 feat: refactor url - object split (motivated by fsspec integration) by @lobis in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/976 feat: asyncio LoopExecutor and async fsspec source by @lobis in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/992 feat: update the executor submit interface to take keyword arguments and be compatible with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor by @lobis in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/1001 Bug-fixes and performance fix: remove unused hist import in test_0965 by @GaetanLepage in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/994 fix: cache form remapping to avoid per-chunk workload by @agoose77 in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/998 Other docs: add GaetanLepage as a contributor for test by @allcontributors in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/995 chore: add types to most of the uproot.source module by @lobis in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/996 chore: update pre-commit hooks by @pre-commit-ci in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/993 chore: add pre-commit formatters for toml and yaml by @lobis in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/1002 New Contributors @GaetanLepage made their first contribution in https://github.com/scikit-hep/uproot5/pull/994 Full Changelog: https://github.com/scikit-hep/uproot5/compare/v5.1.1...v5.1.2
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,672 | 0,725 |
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 ».