Theory of Computing 2010: Proceedings of the Sixteenth Computing: The Australasian Theory Symposium (CATS 2010), Brisbane, Australia, January 2010
Notice bibliographique
Résumé
The 16th "Computing: The Australasian Theory Symposium - CATS" is an annual conference held in the Australia-New Zealand region, dedicated to theoretical computer science. CATS is part of the Australasian Computer Society Week (ACSW), an international annual conference event, supported by the Computing Research and Education Association (CORE) in Australia. ACSW 2010 is hosted by the School of Information Technology at the Queensland University of Technology (QUT) in Brisbane, Australia, January 18-21, 2010. CATS is an international, fully refereed conference publishing original research in all areas of theoretical computer science. The program committee in 2010 included members from Australia, New Zealand, USA, Canada, Japan, China and Hong Kong, UK, India, Switzerland, and Taiwan. In 2010 the conference received 28 submissions, of which 12 were accepted for publication, resulting in an acceptance rate of just below 43%. Each submission received three or four independent reviews from program committee members or sub-reviewers, and was discussed by the program committee. We would like to thank all the program committee members and sub-reviewers for their work, as well as all the authors for their contribution in making CATS a successful theory event.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,026 |
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 ».