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Enregistrement W1521364046 · doi:10.1002/9781118445112.stat07174

Computer Intensive Sampling Methods in Ecology

2014· other· en· W1521364046 sur OpenAlexaff
Marie‐Josée Fortin, Geoffrey M. Jacquez, Bill Shipley

Notice bibliographique

RevueWiley StatsRef: Statistics Reference Online · 2014
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBayesian Methods and Mixture Models
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJackknife resamplingBonferroni correctionStatisticsStatistical hypothesis testingStatisticResamplingAutocorrelationEconometricsRandomizationComputer scienceMathematicsSampling (signal processing)Test statisticNonparametric statisticsSampling distributionBiologyBioinformaticsClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Here, we focus on alternative significance tests for ecological data that often have skewed distributions, which impair the use of most parametric significance tests based on the normal distribution. Randomization tests have been proposed as an alternative to those classical significance tests where the observed data are repetitively reshuffled to generate a reference distribution that is then used to assess the significance of the statistic under study. Ecological data are also often correlated due to temporal autocorrelation, spatial autocorrelation, or phylogenetic structure, thereby violating assumptions of data independence of many randomization tests. In such circumstances, restricted randomization should be used. Alternatives to randomization tests such as bootstrap and jackknife are presented. Finally, we address the issue of multiple tests and show how the false discovery rate is more appropriate than Bonferroni correction and sequential methods. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,328 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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