MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2512287401 · doi:10.1177/0008068320130104

A Unified Approach to Factorial Designs with Randomization Restrictions

2013· article· en· W2512287401 sur OpenAlexaff
Pritam Ranjan, Neil A. Spencer

Notice bibliographique

RevueCalcutta Statistical Association Bulletin · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOptimal Experimental Design Methods
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFactorial experimentRandomizationFactorialMathematicsRestricted randomizationFractional factorial designIsomorphism (crystallography)Linear subspaceContrast (vision)Rank (graph theory)Plackett–Burman designMathematical optimizationComputer scienceArithmeticAlgorithmStatisticsCombinatoricsArtificial intelligencePure mathematicsClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abtsrcat Factorial designs are commonly used to assess the impact of factors and factor combinations in industrial and agricultural experiments. Though preferred, complete randomization of trials is often infeasible, and randomization restrictions are imposed. In this paper, we discuss a finite projective geometric (PG) approach to unify the existence, construction and analysis of multistage factorial designs with randomization restrictions using randomization defining contrast subspaces (or flats of a PG). Our main focus will be on the construction of such designs, and developing a word length pattern scheme that can be used for generalizing the traditional design rank- ing criteria for factorial designs. We also present a novel isomorphism check algorithm for these designs.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCalcutta Statistical Association BulletinMême sujetOptimal Experimental Design MethodsTravaux en français237 207