Notice bibliographique
Résumé
A journey is always easier when traveled with others. I have been accompanied and sup-ported by many people throughout this work. I am pleased to have the opportunity to express my gratitude to all of them. First and foremost, I would like to acknowledge a great debt of gratitude to my thesis advisor, professor Doina Precup whose inspiring and thoughtful guidance, and supervi-sion made my thesis work possible. Discussions and regular meetings with Doina always helped shaping my thoughts and motivated me to work hard. During the past several years Doina has imparted innumerable lessons from practical instruction on teaching to research, writing, and presentation. I am honored to have had the opportunity to work with such a smart, knowledgeable, dedicated, and principle-centered person. Working with Doina was fruitful and enjoyable at the same time. Thank you does not seem sufficient but it is said with appreciation and respect. I would also like to thank the members of my PhD committee who monitored my work and made efforts in reading my reports and providing me with valuable comments. I would like to thank professor Gregory Dudek for accepting to be in my committee despite his extremely busy schedule and for the extensive comments on my work; professor Monty Newborn who kept an eye on the progress of my work, was always available when I needed his advice, and has always built up my confidence; and professor Joelle Pineau whose expertise and constructive comments through discussions and meetings have had a direct impact on the final form and quality of this thesis. I am grateful to my thesis external examiner, professor Brahim Chaib-draa, for gener-ously spending time and energy in reading my thesis and providing valuable comments and constructive suggestions. ACKNOWLEDGMENTS Within McGill, I have been fortunate to have been surrounded by gifted minds and accomplished people. I would like to thank professor Sue Whitesides the director of the
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,252 | 0,212 |
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 ».