Notice bibliographique
Résumé
The ratios and the differences of forces required to depress a lever were factorially varied in an effort discrimination task. Area under the ROC increased with increases in both the ratios and the differences. Accordingly, with the psychophysical function <(x)=AxE + C; E, C>0; either the Ratio model D(x,y) = F[<(x)/<(y)] or the Power Difference Theory, D(x,y)= G[<(x)- <(y)] = G[A(xE- yE)], with E < 1 is permitted. Alternatively, the difference model with logarithmic psychophysical function, D(x,y)=G[log(x + B)- log(y + B)] with B>0, is also an admissible model. In a second experiment, magnitude estimates of efforts were obtained. The average exponent was 1.53. Consequently, the Power-Difference model is rejected. If, however, the exponent obtained from magnitude estimation arises as a consequence of matching subjective number with subjective intensity and with a subjective number exponent of, say, 0.5, then the Power-Difference model can be retained. A number of long standing and currently popular models of the comparison process assert that some response measure, R(x,y), on a pair of stimuli with physical magnitudes, x and y, is given by R(x,y)=F(s(x),s(y)), where F is a strictly monotonic function of the sensations, s(x)
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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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».