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Enregistrement W7005291635

Prévention des attaques par logiciels malveillants: perspectives de la santé publique

2018· other· fr· W7005291635 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2018
Typeother
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Science Research and Technology
Mots-clésPopulationContext (archaeology)Poison controlPlank
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

REMERCIEMENTSLes remerciements qui suivent s'adressent à tous ceux qui, de près ou de loin, ont contribué de par leur support, leur gentillesse, leur amour, et leur temps à cette aventure de quatre ans.J'aimerais en un premier temps remercier les membres du jury pour leur temps et leurs contributions à cette thèse.Je tiens particulièrement à adresser mes remerciements à mon directeur de recherche, et ami, José M. Fernandez, pour m'avoir accompagnée et encouragée tout au long de mon projet.Mes remerciements iront également aux commanditaires de la thèse : la Corporation Microsoft, le Fonds de Recherche du Québec -Nature et Technologies, ainsi que le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada.Je souhaiterais de plus remercier toutes ces personnes qui ont contribué à la réussite de ce travail.Je ne peux que remercier Dennis Batchelder, aujourd'hui chez AppEsteem et directeur chez Microsoft au moment où je débutais ma thèse.Dennis : Thank you for everything.It is always a pleasure to collaborate with you.You are a great source of inspiration and motivation.Anil Somayaji et Sonia Chiasson, de l'Université Carleton, je vous remercie pour votre temps, vos idées, votre patience, et votre support.Sur une note plus personnelle, je tiens à remercier ma famille et mes ami(e)s pour leur patience et leur support ; mon Amour Jessy Campos, qui a su être là pour moi ; et finalement Tristan Yiddir Lalonde, mon petit homme, pour avoir ensoleillé mes journées.J'aimerais de plus profiter de ces quelques lignes pour remercier les étudiants et les membres du personnel de l'université avec qui j'ai été amenée à travailler au cours des 12 dernières années.Mon passage à Polytechnique a été pour moi une expérience extraordinaire, et je vous en remercie.Finalement, je tiens à adresser mes remerciements à Element AI, plus particulièrement à mes collègues de l'équipe sécurité, pour leur support et leurs encouragements.vi

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,004

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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