Finding Our Way: An Introduction to Path Analysis
Pourquoi ce travail est-il 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.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Théorique ou conceptuelSignal consensuel: Théorique ou conceptuel
- Genre
- Signal candidat: MéthodesSignal consensuel: Méthodes
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,470
- Score d'incertitude au seuil
- 0,863
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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
Résumé
Path analysis is an extension of multiple regression. It goes beyond regression in that it allows for the analysis of more complicated models. In particular, it can examine situations in which there are several final dependent variables and those in which there are "chains" of influence, in that variable A influences variable B, which in turn affects variable C. Despite its previous name of "causal modelling," path analysis cannot be used to establish causality or even to determine whether a specific model is correct; it can only determine whether the data are consistent with the model. However, it is extremely powerful for examining complex models and for comparing different models to determine which one best fits the data. As with many techniques, path analysis has its own unique nomenclature, assumptions, and conventions, which are discussed in this paper.
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.
La notice
- Revue
- The Canadian Journal of Psychiatry
- Thématique
- Advanced Statistical Modeling Techniques
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- Baycrest HospitalUniversity of Toronto
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- Path analysis (statistics)Variable (mathematics)Path (computing)Regression analysisCausality (physics)RegressionEconometricsComputer sciencePath coefficientExtension (predicate logic)VariablesStatisticsMathematics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui