Notice bibliographique
Résumé
This special issue contains selected papers that were presented at the ITCOM conference on Internet Performance and Control of Network Systems that was held in Boston, MA, July 30–31, 2002. The conference was part of the ITCOM symposium—organized by SPIE, the international Society for Optical Engineering-aiming to bring together researchers and practitioners from Information Technology and Communications. The purpose of the conference was to promote the discussion on the development of performance evaluation techniques, traffic control principles and traffic engineering methods and practices. The selected papers are all extended versions of papers presented at the conference and are included in Ref. [1]. The papers have been reviewed by the following subject-matter experts, whose efforts are reflected in the high quality of the papers presented here: K. Chandra (University of Massachusetts), J. Charzinski (Siemens, Germany), G.L. Choudhury (AT&T Labs), J. Klincewicz (AT&T Labs), R.E. Kooij (TNO Telecom, Netherlands), D. Liu (AT&T Labs), M.R.H. Mandjes (CWI and Twente University), P.K. Reeser (AT&T Labs), R. Rodriguez-Dagnino (ITESM, Mexico), O. Rose (University of Wuerzburg, Germany), H. Takagi (University of Tsukuba, Japan), C. Williamson (University of Calgary, Canada). The authors also wish to thank Jeremy Thompson, Editor-in-Chief, for his interest in the conference and his efforts in publishing this Special Issue.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».