Notice bibliographique
Résumé
We extend the foundation of probability in samples with rare events that are potentially catastrophic, called black swans, such as natural hazards, market crashes, catastrophic climate change, and species extinction. Such events are generally treated as ‘‘outliers’’ and disregarded. We propose a new axiomatization of probability requiring equal treatment in the measurement of rare and frequent events—the Swan Axiom—and characterize the subjective probabilities that the axioms imply: these are neither finitely additive nor countably additive but a combination of both. They exclude countably additive probabilities as in De Groot (1970) and Arrow (1971) and are a strict subset of Savage (1954) probabilities that are finitely additive measures. Our subjective probabilities are standard distributions when the sample has no black swans. The finitely additive part assigns however more weight to rare events than do standard distributions and in that sense explains the persistent observation of ‘‘power laws’’ and ‘‘heavy tails’’ that eludes classic theory. The axioms extend earlier work by Chichilnisky (1996, 2000, 2002, 2009) to encompass the foundation of subjective probability and axiomatic treatments of subjective probability by Villegas (1964), De Groot (1963), Dubins and Savage (1965), Dubins (1975) Purves and Sudderth (1976) and of choice under uncertainty by Arrow (1971).
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».