@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
@prefix inist: <http://www.inist.fr/Ontology#> .
@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> a owl:Ontology, skos:ConceptScheme .
<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-MFTWN0D1-0>
  inist:definitionalContext "– le rappel représente le nombre de relations validées correctes par notre système sur le nombre Comme dans le cas de la reconnaissance des entités, la validation des relations extraites se caractérise par une forte précision et un rappel un peu moins élevé. (Embarek & Ferret, 2007)"@fr, "Plus le rappel est élevé, meilleure est la performance du modèle. (Laroche, 2010)"@fr ;
  skos:definition "Mesure de performance correspondant au pourcentage d’éléments pertinents identifiés par un système de TAL parmi tous les éléments à identifier. (Adapté de Traitement automatique des langues, L’évaluation des systèmes de traitement automatique des langues, universalis.fr)"@fr, "A performance metric representing the percentage of correct answers successfully retrieved in a given dataset."@en ;
  a skos:Concept ;
  skos:example "Le rappel, au score assez faible de 75 demande à être nuancé. (Weissenbacher, 2004)"@fr, "Through a detailed analysis we conjecture that this sensitivity arises when LLMs are uncertain about the prediction between the top-2/3 choices and specific options placements may favor certain prediction between those top choices depending on the question caused by positional bias. (Pezeshkpour & Hruschka, 2024)"@en, "Contrarily a true positive rate of 62.6% indicates that participants were better at identifying real news articles as human-written. (Almasi & Schi\\\\onning, 2023)"@en, "En remontant les seuils, le rappel devient faible. (Beligné, Campar, Chauchat, Lefeuvre, Lefort, Loudcher & Velcin, 2017)"@fr, "The recall is lowest for V-V derivations suggesting that the derivational phenomena for this POS combination are not yet covered satisfactorily. (Zeller, Šnajder & Padó, 2013)"@en, "Rappel = (Nombre d'étiquetages corrects) / (Nombre d'occurrences à étiqueter). (Audibert, 2002)"@fr, "Le rappel est, quant à lui, de 87 % sur le DEV et de 85 % sur le Test. (Lailler, EstÈve, Mori, BouallÈgue & Morchid, 2015)"@fr, "For evaluation metric we calculate recall on the instances in the held-out set. (Bing, Chaudhari, Wang & Cohen, 2015)"@en, "Le rappel est également honorable, avec un taux d'environ 77 %. (Léon, 2009)"@fr, "To evaluate with AUC score we first plot the ROC curve through the True Positive Rate (TPR) and False Positive Rate(FPR). (Ye, Hu, Li, Wang, Chen & Zhao, 2024)"@en ;
  dc:modified "2024-06-26T08:23:15"^^xsd:dateTime ;
  skos:altLabel "TPR"@en, "exhaustivité"@fr, "taux de détection"@fr, "hit rate"@en, "sensitivity"@en, "taux de vrais positifs"@fr, "sensibilité"@fr, "true positive rate"@en ;
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  skos:prefLabel "rappel"@fr, "recall"@en ;
  skos:hiddenLabel "Rappel"@fr, "Recall"@en ;
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  skos:prefLabel "matrice de confusion"@fr, "confusion matrix"@en ;
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