Bibliographic record
Abstract
Présentations orales et d’affiches Poster and oral presentations www.bioinfo.umontreal.ca/evenements/colloquecedergren.html Bienvenue au 2e colloque bio-informatique Robert-Cedergren! Ce colloque se veut le rendez-vous annuel de la communauté universitaire oeuvrant en bioinformatique au Québec. L’objectif principal est de partager les derniers développements en ce domaine par le biais d’un concours d’affiches et de présentations orales et de rendre compte de l’importance grandissante de la bio-informatique dans les sciences de la vie. En cette deuxième édition du colloque, les conférenciers invités seront Bernard Moret, professeur à l’Université du Nouveau-Mexique et directeur du CIPRES (Cyber Infrastructure for Phylogenetic Research) et Shoshana J. Wodak, professeur à l’Université de Toronto et titulaire de la Chaire de recherche du Canada en biologie computationnelle et en bioinformatique. Dix-sept présentations orales et seize affiches seront en lice dans cinq catégories. L’Université ayant le meilleur classement remportera le prix Robert-Cedergren. Cette sculpture d’acrylique représente l’outil de travail par excellence du bioinformaticien: l’ordinateur. Sur l’écran, une molécule d’ARN de transfert, thème de recherche cher à Robert Cedergren. Les prix individuels seront décernés dans les catégories suivantes:
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.768 | 0.570 |
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".