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Enregistrement W2031783991 · doi:10.2478/v10229-011-0010-8

Testing for Equivalence: A Methodology for Computational Cognitive Modelling

2010· article· en· W2031783991 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial General Intelligence · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBayesian Modeling and Causal Inference
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquivalence (formal languages)Computer scienceSimilarity (geometry)Range (aeronautics)Set (abstract data type)EconometricsArtificial intelligenceAlgorithmMachine learningMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Testing for Equivalence: A Methodology for Computational Cognitive Modelling The equivalence test (Stewart and West, 2007; Stewart, 2007) is a statistical measure for evaluating the similarity between a model and the system being modelled. It is designed to avoid over-fitting and to generate an easily interpretable summary of the quality of a model. We apply the equivalence test to two tasks: Repeated Binary Choice (Erev et al., 2010) and Dynamic Stocks and Flows (Gonzalez and Dutt, 2007). In the first case, we find a broad range of statistically equivalent models (and win a prediction competition) while identifying particular aspects of the task that are not yet adequately captured. In the second case, we re-evaluate results from the Dynamic Stocks and Flows challenge, demonstrating how our method emphasizes the breadth of coverage of a model and how it can be used for comparing different models. We argue that the explanatory power of models hinges on numerical similarity to empirical data over a broad set of measures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,098 · 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