Monitoring Residual Spatial Patterns using Bayesian Hierarchical Spatial Modelling for Exploring Unknown Risk Factors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article studies Bayesian hierarchical spatial modelling that monitors the changes of residual spatial pattern (structure) of the outcome variable for exploring unknown risk factors in small‐area analysis. Spatially structured random effects (SRE) and unstructured random effects (URE) terms added to the conventional logistic regression model take into account overdispersion and residual spatial structure, which if unaccounted for could cause incorrect identification of risk factors. Mapping and/or calculating the ratio of random effects that are spatially‐structured monitor the extent of residual spatial structure. The monitoring provides insights into identification of unknown covariates that have similar spatial structures to those of SRE. Adding such covariates to the model has the potential to diminish the residual spatial structure, until possibly all or most of the spatial structure can be explained. Risk factors identified are the added covariates that have statistically significant regression coefficients. We apply the methods to the analysis of domestic burglaries in Cambridgeshire, England. Small‐area analysis of crime where data often display apparent spatial structure would particularly benefit from the methodologies. We discuss the methodologies, their relevancy in our analysis of domestic burglaries, their limitations, and possible paths for future research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle