Notice bibliographique
Résumé
J'aimerais remercier Ed Bruning pour sa contribution à cette analyse des atouts et des faiblesses de la méthode d'enquête Les citoyens d'abord.Son intervention apporte des informations supplémentaires sur les modalités de gouvernance, la conception de l'instrument et l'administration de l'enquête.Il épingle quelques faiblesses supplémentaires, ainsi que certains atouts légitimes, que je n'ai pas examinés dans mon analyse de cette série d'enquêtes.Bruning et moi nous rejoignons sur bon nombre de points.Nous sommes d'accord sur le fait que les taux de réponse des enquêtes Les citoyens d'abord sont beaucoup trop faibles et que la pondération n'est pas une solution valable pour venir à bout du biais dû à la non-réponse.Nous nous rejoignons également sur le fait que l'analyse n'a pas confirmé les relations entre les variables présentées dans les premières versions des Citoyens d'abord et que ces relations ne cadraient pas avec la théorie sous-jacente.Enfin, nous laissons tous deux entendre que les affirmations causales sont trop catégoriques et peu nuancées, ce qui donne lieu à un tableau trompeur de la confiance que l'on peut placer dans les conclusions.Malgré ces points d'accord, j'aimerais aborder brièvement ce que dit Bruning au sujet des taux de réponse, de la causalité, des corrélations, de la subjectivité et de la politique ontologique.Taux de réponse Si Bruning est conscient de l'importance de la menace que représente le biais dû à la non-réponse dans Les citoyens d'abord, il minimise aussi le problème de plusieurs manières.Bruning fait observer qu'en raison de la non-réponse, l'échantillon final ne correspondait pas à la population car certaines provinces canadiennes étaient surreprésentées alors que d'autres étaient sous-représentées dans l'échantillon final.Il soutient qu'« en cas de différence mineure entre les proportions de la population et celles de l'échantillon, les généralisations à l'échelle de la population à partir de l'échantillon seraient possibles ».Bruning indique en outre que « [t]out n'est cependant pas perdu puisque l'on peut généraliser les observations à différents échantillons (provinciaux), ce qui est l'un des objectifs de chaque projet -(sic) offrir aux régions des relations qui se rapportent à leurs propres résidents ».Cosmo Howard est professeur adjoint au
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,141 | 0,019 |
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 ».