Optimal methods for calculating classification images: Weighted sums
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
In signal detection theory, an observer's responses are often modeled as being based on a decision variable obtained by cross-correlating the stimulus with a template, possibly after corruption by external and internal noise. The response classification method estimates an observer's template by measuring the influence of each pixel of external noise on the observer's responses. A map that shows the influence of each pixel is called a classification image. Other authors have shown how to calculate classification images from external noise fields, but the optimal calculation has never been determined, and the quality of the resulting classification images has never been evaluated. Here we derive the optimal weighted sum of noise fields for calculating classification images in several experimental designs, and we derive the signal-to-noise ratio (SNR) of the resulting classification images. Using the expressions for the SNR, we show how to choose experimental parameters, such as the observer's performance level and the external noise power, to obtain classification images with a high SNR. We discuss two-alternative identification experiments in which the stimulus is presented at one or more contrast levels, in which each stimulus is presented twice so that we can estimate the power of the internal noise from the consistency of the observer's responses, and in which the observer rates the confidence of his responses. We illustrate these methods in a series of contrast increment detection experiments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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