'In God we trust, all others (must) bring data'
Notice bibliographique
Résumé
We launch the IJE’s Data Resource Profile (DRP) series with the famous words attributed to the statistician and management scientist, W Edwards Deming. Deming was lauded by prime ministers and presidents for his transformational role, founded on carefully designed data collection and appropriate analysis, in improving quality processes in Japanese industry after World War Two. Deming was trained in engineering, mathematics and mathematical physics. In 1936 he studied statistical theory with RA Fisher and Jerzy Neyman in London. He and Neyman later convinced the US Census Bureau to adopt Neyman’s groundbreaking work on probability sampling1 for the 1940 US Census. Deming went on to be a global figure in statistics and in management science.2 What may be of interest to epidemiologists is that within the core of Deming’s work was the goal of understanding ‘common causes’ and ‘special causes’ of variation. In Deming’s case, it was variation in quality of some product, such as cars; what caused some manufacturers to make many cars that were ‘lemons’? Special cause variation in products was inherently unpredictable, even probabilistically. Davey Smith has recently explicated the potential ‘Gloomy Prospect’ for epidemiological understanding of this type of cause in health sciences.3 Deming was clear that it was vital to not confuse special (individual failure) and common (system failure) causes. Deming’s ideas resonate with Geoffrey Rose’s thinking on the causes of sick individuals (special causes) and sick populations (common causes).4 Rose pointed out that if everyone in a population smoked the same number of cigarettes, then lung cancer would be found to be associated with genetic susceptibility. In the face of a ubiquitous common cause (smoking), a special cause (genes) would be associated with variation in lung cancer risk. This sort of thinking, and perhaps confusion, is reflected in current debates about the role of environmental and genetic causes of obesity.5,6
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,089 | 0,315 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,024 |
| Communication savante | 0,029 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 0,083 |
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 ».