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Enregistrement W215540139 · doi:10.1017/cbo9780511806544.009

SAMPLING

2007· book-chapter· en· W215540139 sur OpenAlexaff
Christopher W. Tindale

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEpistemology, Ethics, and Metaphysics
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSampling (signal processing)Computer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction As some of our earlier discussions have indicated, one major variety of reasoning in which we engage is inductive reasoning, whereby a conclusion is drawn on the basis of experience that is in some way incomplete. We decide that something will be a certain way because we, and perhaps others, have found it to be that way in the past. What we are drawing from for our evidence is what we take to be a representative sample of cases of the thing in question. The better the sample, or range and depth of experience, the more justified is the conclusion drawn from it. The most public way in which we see this kind of reasoning is through the reported results of opinion polls. As early as the Port Royal Logic (1662) logicians have identified invalid inductions as a species of fallacy. Inductions based on fewer than all instances, we are told, often lead us into error. But we inevitably have to reason on the basis of fewer than all instances, so the opportunities for error are extensive. The question is how few instances we can accept before the conclusion we draw is unjustified, and the answer will depend on the contexts involved and the types of things we are reasoning about. The fallacy that arises when we conclude too much on too little evidence has come to be called the Hasty Generalization.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0920,048

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,109 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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