Une théorie des seuils psychométriques à double contrôle d’erreur – Partie II : l’erreur de mesure et le concept de norme sûre
Notice bibliographique
Résumé
La décision psychométrique qui consiste à décréter qu’un candidat, évalué par un test et dont le score est confronté à une norme, « passe » ou « ne passe pas » fait face à deux incertitudes, deux sources d’erreur : l’erreur de mesure, reflétée par le coefficient de fidélité du test et modifiant peu ou prou la valeur vraie du candidat, et la variabilité échantillonnale de la norme, celle-ci étant ordinairement basée sur un échantillon et présentant sa propre distribution d’erreur. À la suite de l’examen de l’incertitude de la norme et de son contrôle (Laurencelle, 2015), nous abordons ici l’erreur de mesure et son interaction avec l’incertitude de la norme, puis nous intégrons les deux dans un système mathématique basé principalement sur la loi normale. La probabilité que soit sélectionné un candidat non méritant ou non qualifié peut être calculée, tout comme celle qu’un candidat qualifié soit rejeté. Nous proposons enfin le concept et la méthodologie de la « norme sûre » (Laurencelle, 2002), laquelle permet de contrôler statistiquement le risque d’une erreur de décision.
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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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».