Los peligros de la Estadística (Presentación: Jean-Guy Prévost. Traducción: Alicia García y Alejandro Almazán)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Corrado Gini el 9 de octubre de 1939 con ocasión de la primera reunión científica de la Societa Italiana di Statistica (SIS).Se trata, por tanto, de una alocución que marca un hito en la historia de la «escuela italiana de estadística», una corriente con la que Gini trata de reafirmar el carácter distintivo de la estadística italiana por contraposición a la orientación de la escuela anglo-sajona; en un momento además, en el que está a punto de producirse el mainstream de la disciplina.Globalmente, la escuela italiana de estadística que podemos identificar con Gini y la nebulosa de sus discípulos y colaboradores, se distingue por el interés que otorgan a la descripción de series estadísticas, con especial insistencia en la teoría de las medias, el estudio de la variabilidad y la concentración, y la relación entre variables, así como por la atención a lo que hoy se conoce como diseño de encuestas (survey design) aplicado a poblaciones.Por contraste, la corriente anglosajona, en la línea de Karl Pearson y luego de Roland Fisher, centró sus esfuerzos en la problemática del error, así como en cuestiones de muestreo y significación estadística.Ya en 1926, con ocasión de una visita a la London School of Economics, Gini había defendido los meritos de la singularidad italiana y había propuesto, de manera un poco provocativa «statistics with the least mathematical means posible», tomando directamente a contrapié la definición propuesta por Fisher un año antes en su clásico «Statistical Methods for Research Workers»: «The science of statistcs is essentially a branch of applied mathema-Nota editorial: Agradecemos a Jean-Guy Prévost su propuesta de traducir y publicar en la sección «texto clásico» el artículo de Corrado Gini: «I pericoli della statistica».
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle