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Enregistrement W1485448714 · doi:10.1002/9780470057339.vnn075

Analysis of Variance, Multivariate ( <scp>MANOVA</scp> )

2012· other· en· W1485448714 sur OpenAlex
Martin Bilodeau

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Environmetrics · 2012
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultivariate analysis of varianceStatisticsAnalysis of varianceVariance (accounting)Multivariate statisticsMultivariate analysisConfidence intervalRandom effects modelMathematicsSet (abstract data type)PlaceboRepeated measures designEconometricsMedicineComputer scienceMeta-analysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A designed experiment is set up in which the system studied is under the control of an investigator. The individuals, the treatments, and the variables measured are decided by the investigator. In a clinical trial, patients satisfying some eligibility criteria are assigned at random, either to a new treatment or to a placebo. Patients are followed for some time and a few responses are recorded for each patient. In an agricultural experiment, a field is divided into plots of shape and size determined by the investigator. The plots are assigned at random one among a few treatments which could be, for example, different fertilizers. The variables measured on each plot could be the yields of some crops. The general objective of a designed experiment is to assess the effects of different treatments on the responses. These effects are evaluated by statistical estimates and confidence intervals of the magnitude of the differences between treatments. The estimates should avoid biases and the random errors should be minimized as much as possible. The statistical methodology used to analyze such designed experiments in which there are several responses is termed MANOVA , an acronym for multivariate analysis of variance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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