Mining the Digital Information Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The main theme of the 17th International Conference on Electronic Publishing (ELPUB) concerns different ways to extract and process data from the vast wealth of digital publishing and how to use and reuse this information in innovative social contexts in a sustainable way. We bring together researchers and practitioners to discuss data mining, digital publishing and social networks along with their implications for scholarly communication, information services, e-learning, e-businesses, the cultural heritage sector, and other areas where electronic publishing is imperative. ELPUB 2013 received 36 paper submissions. The peer review process resulted in the acceptance of 16 papers. From the accepted papers, 8 were submitted as full papers and 8 as extended abstracts. These papers were grouped into sessions based on the following topics: Data Mining and Intelligent Computing, Publishing and Access, and Social Computing and Practices. James MacGregor and Karen Meijer-Kline from the Public Knowledge Project (Simon Fraser University Library, Canada) lead the pre-conference workshop on June 12. The workshop is entitled “The Future of E-publishing: An Introduction to Open Journal Systems & Open Monograph Press”. The main program on June 13–14 features two keynotes. Stephan Shakespeare (YouGov, UK) will deliver a keynote entitled “Getting value out of our digital trace: a strategy for unleashing the economic and justice potential of data sharing”. Professor Felix S. Wu (University of California at DavisUSA) will deliver a keynote entitled “Social computing leveraging online social informatics”. ELPUB 2013 also features a panel discussion entitled “Setting research data free – problems and solutions”. The panel consists of the aforementioned keynote speakers as well as Professor David Rosenthal (Stanford University, USA) and Hans Jörgen Marker (Swedish National Data Service, Sweden). We believe that the topics featured in the program of this year's ELPUB conference are diverse and exciting. Firstly, we would like to thank members of the ELPUB Executive Committee who, together with the Local Advisory Committee, provided valuable advice and assistance during the entire process of the organization. Secondly, we would like to thank our colleagues in the Program Committee who helped in assuring the quality of the conference throughout the peer reviewing process. Lastly, we acknowledge the Local Organization team for making sure that all efforts materialized into a very interesting scientific event. Thank you all for helping us maintain the quality of ELPUB and deserve the trust of our authors and attendees.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle