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Enregistrement W2482430091 · doi:10.1075/cilt.308.22dup

Visualization, validation and seriation

2009· book-chapter· en· W2482430091 sur OpenAlexaff
Fernande Dupuis, Ludovic Lebart

Notice bibliographique

RevueAmsterdam studies in the theory and history of linguistic science. Series 4, Current issues in linguistic theory · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeriation (archaeology)Computer scienceVisualizationContext (archaeology)Natural language processingTable (database)RowSpellingSimple (philosophy)Correspondence analysisArtificial intelligenceLinguisticsData miningProgramming languageHistoryMachine learningArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Principal axes methods (such as correspondence analysis [CA]) provide useful visualizations of high-dimensional data sets. In the context of historical textual data, these techniques produce planar maps highlighting the associations between graphemes and texts (paragraphs, chapters, full texts, authors). First, we recall that a simple technique of seriation (re-ordering the rows and columns of a table) is readily derived from the first CA axis. Second, we stress the important role played by bootstrap techniques to allow for valid statistical inferences in a context in which a classical analytical approach is both unrealistic and analytically complex. A series of medieval French texts (12th–13th centuries), rich in spelling variants, exemplify the proposed approaches. A free software program is available.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,010

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,290 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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