CIVDDD collaborative research in big data analytics and visualization
Notice bibliographique
Résumé
The Centre for Innovation in Information Visualization and Data-Driven Design (CIVDDD) is a Big Data research project collaboration funded by the Ontario Research Fund — Research Excellence (ORF-RE). Research collaborators in the project include York University, OCAD University, the University of Toronto, and private sector partners (PSPs) to develop the next generation of data discovery, design, analytics, and visualization techniques for new computational tools, representational strategies, and interfaces. As the preeminent research hub for information analytics and scientific visualization in Ontario, CIVDDD has fifteen research teams in the four theme areas of Bioinformatics and Medical Applications, Interactive Visualization, Textual Visualization, and Scientific Visualization. The Workshop included a brief overview of CIVDDD research by the Principal Investigator Dr. Amir Asif, followed by three CIVDDD team presentations and demonstrations related to CASCON 2013 themes. These included: Graph Analytics and Biological Network Structures (Big Data and Cloud Computing), Social Media Data Visualization (Social Computing), and Dynamic Carbon Mapping in Urban Environments (Mobile Computing). Each Workshop presentation contained academic researchers and their private sector partner research collaborators. Each presentation was followed by a demonstration of the research application or visualization, and Q&A. An open discussion concluded the Workshop.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».