Not Normal: the uncertainties of scientific measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Judging the significance and reproducibility of quantitative research requires a good understanding of relevant uncertainties, but it is often unclear how well these have been evaluated and what they imply. Reported scientific uncertainties were studied by analysing 41 000 measurements of 3200 quantities from medicine, nuclear and particle physics, and interlaboratory comparisons ranging from chemistry to toxicology. Outliers are common, with 5 σ disagreements up to five orders of magnitude more frequent than naively expected. Uncertainty-normalized differences between multiple measurements of the same quantity are consistent with heavy-tailed Student’s t -distributions that are often almost Cauchy, far from a Gaussian Normal bell curve. Medical research uncertainties are generally as well evaluated as those in physics, but physics uncertainty improves more rapidly, making feasible simple significance criteria such as the 5 σ discovery convention in particle physics. Contributions to measurement uncertainty from mistakes and unknown problems are not completely unpredictable. Such errors appear to have power-law distributions consistent with how designed complex systems fail, and how unknown systematic errors are constrained by researchers. This better understanding may help improve analysis and meta-analysis of data, and help scientists and the public have more realistic expectations of what scientific results imply.
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.
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 | 0,004 | 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| 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 découle