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Enregistrement W73329660

PROCEEDINGS OF FOURTH BERKELEY CONFERENCE ON DISTRIBUTED DATA MANAGEMENT AND COMPUTER NETWORKS.

2011· article· en· W73329660 sur OpenAlexfundno aff
Dennis Hall

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital and Cyber Forensics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryUniversity of WaterlooDeutsche ForschungsgemeinschaftU.S. Department of EnergyU.S. Department of DefenseAdvanced Research Projects AgencyNational Science Foundation
Mots-clésLibrary scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data base access is increasingly important in a networking environment.Two alternative approaches can be identified: i) implementation of distributed databases presenting the user with one logical database implemented across a collection of computers or, alternatively, ii) development of network data managers providing a uniform user and program viewpoint across heterogenous DBMSs.While the first approach is the most natural extension of the concept of an individual DBMS, its utilization imposes certain requirements including the necessity for converting existing DBMSs if their data is to be supported in the distributed environment.The second approach minimiz.esor eliminates cO"lwersion problems; however, it has not yet caen shown feasible.This paper describes an ongoing research project concerned with establishing the feasibility, issues, alternatives, and a technical approach for supporting a network data manager.Although implementation has not been completed, the initial evidence is positive and suggests that network data managers may well prove either an acceptable alternative or useful intermediate stage to a distributed database.This work Is a contribution of the National Bureau of Standards and Is not subject to copyright.Partial

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,038

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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