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Enregistrement W2460936583 · doi:10.1145/2911451.2914709

Impact of Review-Set Selection on Human Assessment for Text Classification

2016· article· en· W2460936583 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMachine Learning and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Relevance (law)Context (archaeology)Computer scienceSampling (signal processing)Set (abstract data type)Information retrievalData miningStatisticsMachine learningArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a laboratory study, human assessors were significantly more likely to judge the same documents as relevant when they were presented for assessment within the context of documents selected using random or uncertainty sampling, as compared to relevance sampling. The effect is substantial and significant [0.54 vs. 0.42, p<0.0002] across a population of documents including both relevant and non-relevant documents, for several definitions of ground truth. This result is in accord with Smucker and Jethani's SIGIR 2010 finding that documents were more likely to be judged relevant when assessed within low-precision versus high-precision ranked lists. Our study supports the notion that relevance is malleable, and that one should take care in assuming any labeling to be ground truth, whether for training, tuning, or evaluating text classifiers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,365 · 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

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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