V2DL3 - VERITAS (VEGAS and Eventdisplay) to DL3 Converter.
Notice bibliographique
Résumé
V2DL3 - release 0.8.1 of the VERITAS (VEGAS and Eventdisplay) to DL3 Converter. V2DL3 is a tool to convert VERITAS data products to DL3 FITS format, allowing to use e.g. the gammapy science tools for analysis. This is an intermediate release of V2DL3 including the following updates / changes: addition service tools for simplified Eventdisplay analysis. What's Changed Add query anasum runparameters as tool by @GernotMaier in https://github.com/VERITAS-Observatory/V2DL3/pull/241 Remove obsolete docker file for Eventdisplay V2DL3 by @GernotMaier in https://github.com/VERITAS-Observatory/V2DL3/pull/242 Simplify Eventdisplay CI by @GernotMaier in https://github.com/VERITAS-Observatory/V2DL3/pull/243 Remove prepare eventdisplay by @GernotMaier in https://github.com/VERITAS-Observatory/V2DL3/pull/244 Update README with new pypi instructions. by @GernotMaier in https://github.com/VERITAS-Observatory/V2DL3/pull/240 Full Changelog: https://github.com/VERITAS-Observatory/V2DL3/compare/v0.8.0...v0.8.1
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 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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,431 | 0,328 |
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 ».