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Enregistrement W2017745581 · doi:10.1371/journal.pone.0006198

Certainty in Categorical Judgment of Size

2009· article· en· W2017745581 sur OpenAlexaff
Éric Fimbel, René Michaud, Martin Mathieu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertaintyCategorical variableObserver (physics)Consistency (knowledge bases)Complement (music)PsychologyCognitive psychologySocial psychologyMathematicsComputer scienceStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The certainty of judgment (or self-confidence) has been traditionally studied in relation with the accuracy. However, from an observer's viewpoint, certainty may be more closely related to the consistency of judgment than to its accuracy: consistent judgments are objectively certain in the sense that any external observer can rely on these judgments to happen. The regions of certain vs. uncertain judgment were determined in a categorical rating experiment. The participants rated the size of visual objects on a 5-point scale. There was no feedback so that there were no constraints of accuracy. Individual data was examined, and the ratings were characterized by their frequency distributions (or categories). The main result was that the individual categories always presented a core of certainty where judgment was totally consistent, and large peripheries where judgment was inconsistent. In addition, the geometry of cores and boundaries exhibited several phenomena compatible with the literature on visual categorical judgment. The ubiquitous presence of cores in absence of accuracy constraints provided insights about objective certainty that may complement the literature on subjective certainty (self-confidence) and the accuracy of judgment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,132
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,172 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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