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Enregistrement W2465422497 · doi:10.1145/2983574

The Truth, The Whole Truth, and Nothing But the Truth

2016· article· en· W2465422497 sur OpenAlexaff
Stephen M. Blackburn, Amer Diwan, Matthias Hauswirth, Peter F. Sweeney, José Nelson Amaral, Tim Brecht, Lubomír Bulej, Cliff Click, Lieven Eeckhout, Sebastian Fischmeister, Daniel Frampton, Laurie Hendren, Michael Hind, Antony L. Hosking, Richard Jones, Tomáš Kalibera, Nathan Keynes, Nathaniel Nystrom, Andreas Zeller

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Programming Languages and Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExposition (narrative)Abandonment (legal)NothingComputer scienceEpistemologyField (mathematics)Engineering ethicsLawPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An unsound claim can misdirect a field, encouraging the pursuit of unworthy ideas and the abandonment of promising ideas. An inadequate description of a claim can make it difficult to reason about the claim, for example, to determine whether the claim is sound. Many practitioners will acknowledge the threat of unsound claims or inadequate descriptions of claims to their field. We believe that this situation is exacerbated, and even encouraged, by the lack of a systematic approach to exploring, exposing, and addressing the source of unsound claims and poor exposition. This article proposes a framework that identifies three sins of reasoning that lead to unsound claims and two sins of exposition that lead to poorly described claims and evaluations. Sins of exposition obfuscate the objective of determining whether or not a claim is sound, while sins of reasoning lead directly to unsound claims. Our framework provides practitioners with a principled way of critiquing the integrity of their own work and the work of others. We hope that this will help individuals conduct better science and encourage a cultural shift in our research community to identify and promulgate sound claims.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0120,088
Communication savante0,0230,047
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0130,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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