CliMA/EnsembleKalmanProcesses.jl: v1.1.6
Notice bibliographique
Résumé
EnsembleKalmanProcesses v1.1.6 Diff since v1.1.5 Merged pull requests: Fix a typo in darcy.md (#346) (@glwagner) remove positive definiteness constraints, allow user defined additive inflation (#360) (@odunbar) CompatHelper: bump compat for SCS to 2, (keep existing compat) (#361) (@github-actions[bot]) add Project.toml for Localization example (#362) (@odunbar) bugfix logpdf broadcasting (#364) (@odunbar) NICE sample-error correction (#367) (@odunbar) Add troubleshooting doc (#368) (@costachris) Add save_parameter_samples (#370) (@nefrathenrici) CompatHelper: add new compat entry for Interpolations at version 0.15, (keep existing compat) (#376) (@github-actions[bot]) CompatHelper: bump compat for Convex to 0.16, (keep existing compat) (#379) (@github-actions[bot]) Complete redesign of "Observations" object enabling introduction of minibatching (#384) (@odunbar) Update version to v1.1.6 (#388) (@odunbar) Closed issues: O3.7.3 Overcome precompiling every (julia) ensemble member on HPC (#331) No Project.toml for the Localization example (#358) Positive definite corrections in get_u_cov (#359) Remove broadcasting for Logpdf. (#363) O3.7.7 Design a user-friendly guide for configuring EnsembleKalmanProcess (#365) Make SECFisher more accurate (#366) Improve speed of SECNice (#372) Add convenient method for minibatching data (#382) Add ability to mutate key quantities such as the observation covariance matrix (#383) ETKI ignores timestepper (#385)
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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,381 | 0,351 |
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 ».