Bias and Controversy in Evaluation Systems
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
Evaluation is prevalent in real life. With the advent of Web 2.0, online evaluation has become an important feature in many applications that involve information (e.g., video, photo, and audio) sharing and social networking (e.g., blogging). In these evaluation settings, a set of reviewers assign scores to a set of objects. As part of the evaluation analysis, we want to obtain fair reviews for all the given objects. However, the reality is that reviewers may deviate in their scores assigned to the same object, due to the potential "bias" of reviewers or "controversy" of objects. The statistical approach of averaging deviations to determine bias and controversy assumes that all reviewers and objects should be given equal weight. In this paper, we look beyond this assumption and propose an approach based on the following observations: 1) evaluation is "subjective," as reviewers and objects have varying bias and controversy, respectively, and 2) bias and controversy are mutually dependent. These observations underlie our proposed reinforcement-based model to determine bias and controversy simultaneously. Our approach also quantifies "evidence," which reveals the degree of confidence with which bias and controversy have been derived. This model is shown to be effective by experiments on real-life and synthetic data sets.
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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 | 0,001 |
| 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