Bibliographic record
Abstract
\n Diversos métodos têm sido desenvolvidos para a organização da crescente quantidade de documentos textuais. Esses métodos frequentemente fazem uso de algoritmos de agrupamento para organizar documentos que referem-se a um mesmo assunto em um mesmo grupo, supondo que conteúdos de documentos de um mesmo grupo são similares. Porém, existe a possibilidade de que documentos pertencentes a grupos distintos também apresentem características semelhantes. Considerando esta situação, há a necessidade de desenvolver métodos que possibilitem a organização flexível de documentos, ou seja, métodos que possibilitem que documentos sejam organizados em diferentes grupos com diferentes graus de compatibilidade. O agrupamento fuzzy de documentos textuais apresenta-se como uma técnica adequada para este tipo de organização, uma vez que algoritmos de agrupamento fuzzy consideram que um mesmo documento pode ser compatível com mais de um grupo. Embora tem-se desenvolvido algoritmos de agrupamento fuzzy que possibilitam a organização flexível de documentos, tal organização é avaliada em termos do desempenho do agrupamento de documentos. No entanto, considerando que grupos de documentos devem possuir descritores que identifiquem adequadamente os tópicos representados pelos mesmos, de maneira geral os descritores de grupos tem sido extraídos utilizando alguma heurística sobre um conjunto pequeno de documentos, realizando assim, uma avaliação simples sobre o significado dos grupos extraídos. No entanto, uma apropriada extração e avaliação de descritores de grupos é importante porque os mesmos são termos representantes da coleção que identificam os tópicos abordados nos documentos. Portanto, em aplicações em que o agrupamento fuzzy é utilizado para a organização flexível de documentos, uma descrição apropriada dos grupos obtidos é tão importante quanto um bom agrupamento, uma vez que, neste tipo de agrupamento, um mesmo descritor pode indicar o conteúdo de mais de um grupo. Essa necessidade motivou esta tese, cujo objetivo foi investigar e desenvolver métodos para a extração de descritores de grupos fuzzy para a organização flexível de documentos. Para cumprir esse objetivo desenvolveu se: i) o método SoftO-FDCL (Soft Organization - Fuzzy Description Comes Last ), pelo qual descritores de grupos fuzzy at são extraídos após o processo de agrupamento fuzzy, visando identicar tópicos da organização flexível de documentos independentemente do algoritmo de agrupamento fuzzy utilizado; ii) o método SoftO-wFDCL ( Soft Organization - weighted Fuzzy Description Comes Last ), pelo qual descritores de grupos fuzzy at também são extraídos após o processo de agrupamento fuzzy utilizando o grau de pertinência dos documentos em cada grupo, obtidos do agrupamento fuzzy, como fator de ponderação dos termos candidatos a descritores; iii) o método HSoftO-FDCL (Hierarchical Soft Organization - Fuzzy Description Comes Last ), pelo qual descritores de grupos fuzzy hierárquicos são extraídos após o processo de agrupamento hierárquico fuzzy, identificando tópicos da organização hierárquica flexível de documentos. Adicionalmente, apresenta-se nesta tese uma aplicação do método SoftO-FDCL no contexto do programa de educação médica continuada canadense, reforçando a utilidade e aplicabilidade da organização flexível de documentos\n
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".