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Enregistrement W2511785538 · doi:10.20982/tqmp.05.2.p068

An introduction to E-Prime

2009· article· en· W2511785538 sur OpenAlexaffvenue
Laurence Richard, Dominic Charbonneau

Notice bibliographique

RevueTutorials in Quantitative Methods for Psychology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Mathematical Theories
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrime (order theory)Computer scienceMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When running an experiment, precision is essential to ensure results are as exact as possible.Thus, computers, which offer endless accuracy, have become an inevitable tool to design experiments.To avoid programming from scratch for each new situation, a program, E-Prime, has been created to ease the conception of experiments.E-Prime, developed by PSTNet, offers a user-friendly interface that makes typical experiments easy to create.This paper shows how to effortlessly create an experiment with E-Prime, followed by a simple example.E-Prime (2004) is a program designed to facilitate the conception of any experiment that uses a computer as an interface between the subject and the experimenter.It can also run the experiment, collect the results, do some basic data analysis and export said data.These options are parsed through the five programs that constitute E-Prime: E-Studio, E-Run, E-DataAid, E-Merge and E-Recovery. E-Studio E-Studio is the subprogram of E-Prime dedicated to the creation of experiments. It is the main program that comes with E-Prime.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1210,051

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,631
Écart entre enseignants0,413 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations36
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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