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Enregistrement W1563682158

RANCANGAN FAKTORIAL 25 DENGAN SEPEREMPAT ULANGAN

2006· dissertation· id· W1563682158 sur OpenAlexaboutno aff
Lanjar Putut Sarwoko

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueid
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOptimal Experimental Design Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFactorial experimentMathematicsFraction (chemistry)Fractional factorial designBlock (permutation group theory)StatisticsFactorialMain effectConfoundingQuarter (Canadian coin)Randomized block designCombinatoricsArithmetic
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Lanjar Putut Sarwoko, 2006. ONE-QUARTER FRACTION OF THE 25 DESIGN. Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Sebelas Maret University. The 25 factorial design is a factorial design that contains 5 factors where each factor has two levels that 32 treatment combinations and 32 unit of experiments will be needed. Frequently, the whole experiment units can’t be done, so that a part of the whole treatments combinations or a part of the whole replications can be taken. The purpose of this study are to divide the treatments into four blocks for one-quarter fraction of the 25 factorial design and to analyze the statistics. To solve the problem of one-quarter fraction of the 25 factorial design, two of the defining contrasts that are the high-ordered interaction effects which weren’t significant were determined. Then we do confounding and take one of four blocks randomly, do the test of hypothesis and take a conclusion. Based on the two defining contrasts selected i.e. ABD and ACE effects, and BCDE effect as the generalized interactions, the whole treatments are classified into four blocks. As block 4 which contains the treatment combinations a, bc, abd, cd, be, ace, de, abcde is chosen, this block is tested. The hypothesis of the five main effects is tested using SSE = SSBC + SSCD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0950,023

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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