Notice bibliographique
Résumé
In this appendix, we outline some aspects of how the results of an experiment are evaluated. Although this clearly cannot be a comprehensive treatment of data analysis techniques, even as it applies to the results presented in this book, it at least may acquaint the reader with some of the relevant concepts. For readers with some background in statistical methods, the appendix also documents some procedures for calculating the likelihood ratios we use to compare models. Experimental Design In the vocabulary of experimental design, a manipulated independent variable is referred to as a factor , and each possible value of that variable is a factor level . For example, if one presents readers with two different versions of a story, one would say that the factor of story version has two levels. Often experiments have more than one factor. In a factorial experiment , each possible level of one factor is combined with each possible level of the other factors, and each combination of factor levels determines a particular experimental condition. For example, suppose the factor of story version was factorially combined with the factor of reading goal with two levels: reading to identify the narrator's point or reading to identify the plot events. In such a design, there would be four conditions: version 1 read for narratorial point; version 1 read for plot events; version 2 read for narratorial point; and version 2 read for plot events. Two types of results can be examined in a factorial experiment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,591 | 0,207 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».