Notice bibliographique
Résumé
A model is an abstract representation of reality. It can be an object, a system or an idea. In general terms, one could say that a model is a simplification of reality. Modeling is a fundamental and quantitative way to understand complex phenomena and systems. Modelling make up a scientific approach that can be applied to analyse a wide range of physical and social problems. Modelling of complex systems is becoming increasingly a common practice in virtually different disciplines, giving rise to active fields of studies such as mathematical modelling, econometrics, social modelling, computational physics, chemistry, mechanics, and biology, to name just a few. Through modeling one can readily cross over from one discipline to another, the basic concepts and techniques are relatively the same. Computational models are useful tools for representing abstractions and concrete realities. Computational models are intended to provide knowledge about social and technical aspect of systems and their users. They are capable of providing computer systems designers and research analysts with rich insights to build processes, procedures and tools to support systems operations in order to adapt these operations to peoples’ technology needs. This Chapter presents an overview of computational modelling. It provides examples of computational models types and how they are currently used to inform our understanding of issues connected to users and computer systems. The goal of the Chapter is to present the reader with the background knowledge necessary for understanding the Bayesian computational approach presented in this book and to draw their attention to think about ways in which modelling can be used to analyse and understand problems in other social systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».