[30] T. W. Yan, and H. Garcia-Molina.
Notice bibliographique
Résumé
Estimating the Usefulness of Search Engines. 15th International Conference on Data Engineering (ICDE'99), Sydney, Australia, March 1999 (to appear). [22] Networked Computer Science Technical Reports Library, http://lite.ncstrl.org:3803/. [23] A. Singhal, C. Buckley. and M. Mitra. Pivoted Document Length Normalization. ACM SIGIR Conference, Zurich, 1996. [24] G. Salton and M. McGill. Introduction to Modern Information Retrieval. New York: McCrawHill, 1983. [25] G. Salton. Automatic Text Processing: The Transformation, Analysis, and Retrieval of Information by Computer. Addison Wesley, 1989. [26] E. Selberg, and O. Etzioni. Multi-Service Search and Comparison Using the MetaCrawler. 4th International World Wide Web Conference, December 1995. [27] E. Selberg, and O. Etzioni. The MetaCrawler Architecture for Resource Aggregation on the Web. IEEE Expert, 1997. [28] G. Towell, E. Voorhees, N. Gupta, and B.
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 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».