Notice bibliographique
Résumé
What's Changed DFT shift fix for new scikit, speed improvement for find_nearest by @IainHammond in https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/638 Minor bug fixes: In SNR map calculation in the case of integer input fwhm by @VChristiaens in https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/639 For PCA-RDI with 4D cubes by @VChristiaens in https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/642 For mixed array types when creating bad pixel maps A few new features by @VChristiaens in https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/642 Added compatibility for NEGFC combined with either PCA-ARDI or PCA RDI with data imputation IPCA-ARDI now does PCA-ARDI with the initial number of principal components, instead of RDI with the last number of principal components Made frame_by_frame mode of cube_fix_badpix_isolated function compatible with input bad pixel map Wider multiprocessing support (now compatible with 'spawn' starting method when 'fork' not available) by @VChristiaens in https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/643 Bug fix for IPCA-ARDI with DI initialization by @VChristiaens in https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/643 Documentation: Updated readthedocs.yml by @VChristiaens in https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/633, https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/634 & https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/635 Updated dosctrings by @VChristiaens in https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/640 Added sphinx rtd theme to requirements by @VChristiaens in https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/636 Added info about VIP conventions by @VChristiaens in https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/pull/637 Full Changelog: https://github.com/vortex-exoplanet/VIP/compare/v1.6.0...v1.6.1
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,245 | 0,283 |
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 ».