Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A selective approach may be used in an ecological study where the aim is to choose a subset of units of analysis (UAs) and produce interpretations about a population of interest (PI) based solely on those UAs. The results for the PI will be reliable if that population is concentrated in the selected UAs and rare in other UAs. This article presents a graphical tool that helps determine whether these conditions are satisfied. DATA AND METHODS: Data on the Inuit and Métis ancestry populations from the 1996 Census of Canada are used for illustrative purposes. Based on a classification statistics table, a concentration-coverage curve can be created for a given PI. The shape of the curve indicates whether it is possible to choose a threshold that will yield both adequate concentration and adequate coverage of the PI. RESULTS: The concentration-coverage curve shows that, among Aboriginal peoples living in rural areas, the Inuit population is classifiable, but the Metis population is not. INTERPRETATION: This method can be applied to any ecological study focussing on the proportion of individuals sharing a single characteristic defined by a binary variable.
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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 | 0,098 | 0,382 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».