Real differences – A lesson from an agronomist's perspective
Notice bibliographique
Résumé
Karamanos, R., Flaten, D. N. and Stevenson, F. C. 2014. Real differences – Lessons from an agronomist's perspective. Can. J. Plant Sci. 94: 433–437. An experiment including a two penny treatment and an untreated check was established to show that implausible differences can be a statistical reality. An individual crop by location analysis showed that two pennies significantly (P<0.05) increased canola yield at one of the 19 locations, nearly (0.05<P<0.18) affected canola yield at one other location. A combined mixed model analysis showed that canola yield significantly increased by a small amount (0.1 t ha −1 ) with two pennies, whereas, a similar mixed model that accounted for residual variance heterogeneity showed that two pennies did not affect crop yield. Our results confirmed that the effect of a treatment not expected to cause a meaningful difference can be detected The results also highlight the importance of modeling all sources of variance, designing more efficient experiments, scrutinizing the size of treatment differences, and choosing an appropriate level of significance to ensure that only real differences are detected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».