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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,385 | 0,208 |
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 ».