The ‘rgr’ package for the R Open Source statistical computing and graphics environment - a tool to support geochemical data interpretation
Notice bibliographique
Résumé
The development of interactive computer graphics to support applied geochemistry over the last 40 years at the Geological Survey of Canada (GSC) is briefly discussed. The loss of an interactive computing environment, IDEAS, in 1995 based on a DEC VAX computer largely negated nine years of work, though the experience gained was invaluable. The availability of the commercial S-PLUS package in a Windows PC environment led to the redevelopment of most of the functionality of IDEAS in the S language for statistical analysis and graphics. In 2006 a request from a sister federal government department for the S-PLUS software led to the decision to translate the S functions into R, an Open-Source implementation of the S language, and therefore free to the user. Since that time all development has been in R, resulting in the 2007 release to the public of a package of tools, ‘rgr’, to assist applied geochemists in interpreting their data. Subsequently, ‘rgr’ has been updated and extended. The move to Open Source R and the release of the ‘rgr’ package on the Comprehensive R Archival Network (CRAN) has made these tools, and their documentation, available for Windows, Unix and Mac computing environments. The paper outlines the features of ‘rgr’ and illustrates key graphic and tabular displays. Its functionality is reviewed in the context of earlier GSC interactive graphics packages. Supplementary Material: this is available at http://www.geolsoc.org.uk/SUP18713
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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 | 0,016 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,155 | 0,107 |
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 ».