Acquisitions et services bibliographiques
Notice bibliographique
Résumé
The author has granted a nonexclusive licence allowing the National Lïbrary of Canada to reproduce, loan, distriiute or sell copies of this thesis in microfom, paper or electronic formats. The author retains ownership of the copyright in this thesis. Neither the thesis nor substantial extracts fiom it may be printed or othewise reproduced without the author's permission. L'auteur a accordé une licence non exclusive permettant à la Biblbthèque nationale du Canada de reproduire, prêter, distribuer ou vendre des copies de cette thèse sous la forme de microfiche/film, de reproduction sur papier ou sur format électranique. L'auteur conserve la propriété du droit d'auteur qui protège cette thèse. Ni la thése ni des extraits substantiels de celle-ci ne doivent être imprim6s ou aumement reproduits sans son autorisation. A Graph-oriented Query Language for Semi-Structured Data: Theoreticai and Practical Analysis This study examines the theoretical foundations and the practical aspects of the graph-oriented query language for the semi-structured data (SSD) proposed in wS99]. SSD is a data model that is designed for heterogeneous data sources. It allows for information integration and information sharing over the Intemet. Several query languages for the SSD model have been proposed but none has been standardized yet. This paper analyzes the graph-oriented query language proposal, and suggests ways in which it can be Mer improved to fit the SSD model. First and foremost, 1 would Like to thank rny supervisor, Professor Goste Grahne, for taking me on as a mident about two years ago, even though he knew little about me. He has been a role mode1 to me in his dedication and professionalism-My choice of career has been greatly influenced by Mr Grahne and I hope that 1
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,021 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,693 | 0,683 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».