The Visual Perception of Correlation in Scatterplots
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
A set of experiments investigated the precision and accuracy of the visual perception of correlation in scatterplots. These used classical psychophysical methods applied directly to these relatively complex stimuli. Scatterplots (of extent 5.0 deg) each contained 100 normally-distributed values. Means were set to 0.5 of the range of the scatterplot, and standard deviations to 0.2 of this range. 20 observers were tested. Precision was determined via an adaptive algorithm that found the just noticeable differences (jnds) in correlation, i.e., the difference between two side-by-side scatterplots that could be discriminated 75% of the time. Accuracy was determined by direct estimation: reference scatterplots were created with fixed upper and lower values, and a test scatterplot adjusted so that its correlation appeared to be midway between these two. This process was then recursively applied to yield several further estimates. Results show that jnd(r) = k (1/b − r), where r is the Pearson correlation, and k and b are parameters such that 0 <k, b <1; typical values are k = 0.2 and b = 0.9. Integration yields the subjective estimate of correlation g(r) = ln (1 − br) / ln (1 − b); this closely matches the results of the direct estimation method. As such, the perception of correlation in a scatterplot is completely specified by just two easily-measured parameters.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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