0. REFERENCES ii Acknowledgements
Notice bibliographique
Résumé
Many thanks to all the members of my committee for persisting to the close of this long project. I am most grateful to everyone involved, especially to co-supervisor Ann Schabas, who sustained her interest in the research through a number of difficulties. Graeme Hirst, also a co-supervisor, opened many doors to things that would otherwise not have been accessible. Special thanks are due to the Department of Computer Science which has welcomed me warmly and has been generous with computing facilities, tutelage and friendship. Past Chairman, Derek Corneil, has my gratitude for letting me share the limited space. In addition, I must say ‘‘thank you’ ’ to John Mylopoulos who encouraged me to study AI and gave me a good start. The funding I received from the Ontario Government and the University of Toronto made further education late in life possible. Support from The Natural Sciences and Engineering Research Council made the difference between good schooling and a fine education. Thanks go also to Jim Dick for his unfailing support and for sharing his family with me when my own died. The last word is for my father who gave me life and helped me to survive it. He loved me and taught me through the days of his life and the days of his death. I Myr— 0. REFERENCES iii A conceptual, case-relation representation of text for information retrieval
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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 | 0,001 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,255 | 0,200 |
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 ».