INFX 2600 – Text Matching, Statistics, Web Services, and Swine Flu
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
So the purpose of this lecture is to give you an overview of the things I will be teaching you in this semester and the next. Rather than go into horrific detail about the topics, my intention today (with Norm's help) is to give you one example of why the topics I cover are relevant. My take on the Informatics program, and especially INFX2600, is that it is about the acquisition, handling, analysis, interpretation, and reporting of data. This encompasses a lot of the scripting, database and Web material you will be learning (including PHP and client-server architectures), but also includes managing and manipulating files, extracting data, and looking for significant patterns and trends in those data. My lectures in November will cover some technical matters including the power of UNIX commands, extracting patterns from text (with a focus on regular expressions), and a theoretical concept called finite state machines which can be used to represent and implement regular expressions, but can be used to represent many other processes as well. In the Winter semester, I will introduce you to the use of statistics for data analysis, including descriptive (what is the average house price in Halifax?) and inferential (does playing Gran Turismo make you a better driver?) statistical analysis. 1 But these things are all in the future. For now, we will focus on one "application domain " that is of relevance to my lab and of passing interest to others too: the tracking and analysis of the 2009 Influenza A H1N1 (also
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.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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