A real experiment is a factorial experiment?
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
Most studies addressing lexical processing make use of factorial designs. For many re-searchers in this field of inquiry, a real experiment is a factorial experiment. Methods such as regression and factor analysis would not allow for hypothesis testing and would not contribute substantially to the advancement of scientific knowledge. Their use would be restricted to exploratory studies at best. This paper is an apology coming to the defense of regression designs for experiments including lexical distributional variables as predictors. In studies of the mental lexicon, we often are dealing with two kinds of predictors, to which I will refer as treatments and covariates. Stimulus-onset asynchrony (soa) is an example of a treatment. If we want to study the effect of a long versus a short soa, it makes sense to choose sensible values, say 200 ms versus 50 ms, and to run experiments with these two settings. If the researcher knows that the effect of soa is linear, and that it can be administered independently of the intrinsic properties of the items, then the optimal design testing for an effect of soa is factorial. One would loose power by using a regression design testing for an effect at a sequence of SOA intervals, say 50, 60, 70,..., 200 ms. This advantage of sampling at the extremes is well-known (see, e.g., Crawley, 2002, p. 67): the
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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 | 0,001 | 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