Notice bibliographique
Résumé
Is there no future in predictions?N'y a-t-il pas d'avenir dans les prédictions?O I' , "W the ideas for your editorials?Don't you ever run out of things to rant about?"I'm happy to respond that, to date, I haven't experienced any major episodes of writer's block and have, in fact, an almost too wide variety of sources providing inspiration.is month, it's a work of non-ction by Canadian author and columnist, Dan Gardner -Future babble: Why expert predictions fail -and why we believe them anyway. 1 In a nutshell, the book looks at the psychology of why humans have an endless appetite for predictions and then willingly ignore the facts when the predictions don't pan out.Reading this book, of course, caused me to re ect on some of my own writing, particularly a column where I thought I had a future in fortune-telling.Since Gardner quotes research stating that the average expert prediction has no more chance of being right than a ipped coin, 1 I thought it was time to revisit that article from July 2010 2 and see how well my predictions have stood the test of time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,014 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».