The Perception of Correlation in Scatterplots
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a rigorous way to evaluate the visual perception of correlation in scatterplots, based on classical psychophysical methods originally developed for simple properties such as brightness. Although scatterplots are graphically complex, the quantity they convey is relatively simple. As such, it may be possible to assess the perception of correlation in a similar way. Scatterplots were each of 5.0° extent, containing 100 points with a bivariate normal distribution. Means were 0.5 of the range of the points, and standard deviations 0.2 of this range. Precision was determined via an adaptive algorithm to find the just noticeable differences (jnds) in correlation, i.e., the difference between two side‐by‐side scatterplots that could be discriminated 75% of the time. Accuracy was measured by direct estimation, using reference scatterplots with fixed upper and lower values, with a test scatterplot adjusted so that its correlation appeared to be halfway between these. This process was recursively applied to yield several further estimates. Results of the discrimination tests show jnd(r) = k (1/b – r), where r is the Pearson correlation, and parameters 0 < k, b < 1. Integration yields a subjective estimate of correlation g(r) = ln(1 – br) / ln(1 – b). The values of b found via discrimination closely match those found via direct estimation. As such, it appears that the perception of correlation in a scatterplot is completely described by two related performance curves, specified by two easily‐measured parameters.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle