OSSES: An Online System for Studies on Evaluation of Systems
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, due to exponential increase in the number of internet users, finding the appropriate information is difficult.Web crawlers represent a significant component in Web search engines.This contribution describes a Web based distributed system designed as a 3-tier architecture consisting of: the presentation layer, the business logic layer and the data persistence layer.The main educational benefit of our system is to provide a reference tool that has an interactive database to encourage evaluations of systems that fulfill certain methodological requirements.The synopsis of studies collected can be used as a basis of a searchable online database that provides an overview of the state-of-the-art to the scientific community and encourages other scientists to evaluate their own system.It will also help students identify pitfalls in the planning process as well as in the analysis of collected data and also identify omissions in the state-of-the-art in future.The collaborative nature of our tool enables sharing information among research students providing them a larger view of the state-of-the-art.The architecture includes RSS Feed Management, Paper Subscription, Smart URL Analysis and Document Downloading.The RSS Feed Management allows a user to manage a set of Web feed formats that will publish most recent papers.As soon as a paper is published via RSS Feed, the paper subscription module automatically creates metadata.Upon receiving the document link, the Document Downloading module copies the document to a local repository.The system has been tested and evaluated showing good performance.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».