Reliability of Sequence-Alignment Analysis of Social Processes: Monte Carlo Tests of Clustalg Software
Notice bibliographique
Résumé
Sequences of characters are used in many fields to record events or processes that characterize social processes. However, until recently, there have been very few methods available for the analysis of character-sequence data. Alignment algorithms measure similarities between pairs of sequences by inserting gaps into one or the other to create the best possible matching pattern. In this paper the reliability of alignments in the classification of sequential data is examined. Alignment methods were developed in computational biology, but are being considered for applications in other fields such as sociology, geography, and transportation planning. The ClustalG multiple alignment package is used to examine a set of synthetic sequences generated through the use of eight separate generation rules. Through the application of the software to sequential data with a known number of subgroups and known patterns in the sequences, some strategies for conducting the analysis can be compared and evaluated. The most effective strategy for analysing sequential data when the underlying processes that generate the event sequences are not known is to use low gap penalties that permit the maximum numbers of matches.
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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 | 0,125 | 0,441 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».