Notice bibliographique
Résumé
Bring out number, weight and measure in a year of dearth. William Blake, Proverbs of Hell Probability distributions We are now in the following situation. We have a probability mass of unity, and we wish to distribute this over the possible outcomes of events and quantities of interest. We also wish to manipulate the results to assist in decision-making. We have so far considered mainly random events, which may take the value 0 or 1. A common idealized example that we have given is that of red and pink balls in an urn, which we have labelled 1 and 0, respectively. Thus, the statement E = ‘the ball drawn from the urn is red’ becomes E = 0 or E = 1, depending on whether we draw a pink or red ball. The event E either happens or it does not, and there are only two possible outcomes. Random quantities can have more than two outcomes. For the case of drawings from an urn, the random quantity could be the number of red balls in ten (or any other number) of drawings, for example from Raiffa's urns of Figure 2.10. A further example is the throwing of a die which can result in six possible outcomes; the drawing of a card from a deck can result in 52 possible outcomes, and so on.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 ».