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Enregistrement W23605587 · doi:10.1007/bf02956778

The Confounding Effects of Ability, Item Difficulty, and Content Balance Within Multiple Dimensions on the Estimation of Unidimensional Thetas

2013· book-chapter· en· W23605587 sur OpenAlexaboutno aff
Ki Lynn Matlock

Notice bibliographique

RevueProQuest LLC eBooks · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfoundingStatisticsContent (measure theory)EstimationEconometricsItem response theoryBalance (ability)MathematicsComputer sciencePsychologyEconomicsPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sixty six samples of red and white wine from Ontario (VQA), British Columbia (VQA), Québec ("vins artisanaux"), imported wines (from Italy, South America and USA) and Canadian and US grape and cranberry juices were analysed for theAlternaria mycotoxins alternariol (AOH) and alternariol monomethyl ether (AME). After cleanup on aminopropyl SPE columns, AOH and AME were initially determined by reversed phase LC with UV detection. Positive sample extracts were re-analysed by LC-tandem negative ion electrospray mass spectrometry (MS/MS) in multiple reaction mode. Overall mean method recoveries measured by LC-UV were 93% for AOH and 81% for AME. Limits of detection in wine (and juice) by LC-UV for AOH were 0.8 (0.4) ng/ml and for AME were 0.5 (0.4) ng/ml; they were below 0.01 ng/ml by LC-MS/MS. As determined by LC-MS/MS, AOH was found in 13/17 Canadian red wines at levels of 0.03 to 5.02 ng/ml and in 7/7 imported red wines at 0.27-19.4 ng/ml, usually accompanied by lower concentrations of AME. Red grape juices (5 positive/10 samples) contained only sub ng/ml levels of AOH or AME except for one sample (39 ng AME/ml). White wines (3/23 samples), white grape juices (0/4 samples) and cranberry juices (1/5 samples) contained little AOH/AME (≤1.5 ng/ml).

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,261 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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