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Enregistrement W2169733173 · doi:10.1109/icpr.1988.28243

PIS: a probabilistic inference system

2003· article· en· W2169733173 sur OpenAlexaff
Keith C. C. Chan, Andrew K. C. Wong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBayesian Modeling and Causal Inference
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProbabilistic logicInferenceCategorical variableComputer scienceSet (abstract data type)Fiducial inferenceData miningArtificial intelligenceStatistical inferenceObservableMachine learningMathematicsStatisticsFrequentist inferenceBayesian inferenceBayesian probability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method is proposed for probabilistic interference through empirical observations involving categorical data. This method can detect statistically independent patterns inherent in a set of observed events. The evidence provided by the patterns for or against some hypotheses generated during the inference process are then quantitatively estimated and combined to find the most plausible hypotheses. The proposed method has been implemented for the Probabilistic Inference System (PIS). Because it can detect patterns in observed or inferred events which may not be directly observable, the PIS can be used to aid decision-making in the presence of uncertainty. It has been tested with simulated as well as real-life data, and the results are very satisfactory.>

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,010

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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