Interval estimation for a proportion using a double-sampling scheme with two fallible classifiers
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
Double-sampling schemes using one classifier assessing the whole sample and another classifier assessing a subset of the sample have been introduced for reducing classification errors when an infallible or gold standard classifier is unavailable or impractical. Inference procedures have previously been proposed for situations where an infallible classifier is available for validating a subset of the sample that has already been classified by a fallible classifier. Here, we consider the case where both classifiers are fallible, proposing and evaluating several confidence interval procedures for a proportion under two models, distinguished by the assumption regarding ascertainment of two classifiers. Simulation results suggest that the modified Wald-based confidence interval, Score-based confidence interval, two Bayesian credible intervals, and the percentile Bootstrap confidence interval performed reasonably well even for small binomial proportions and small validated sample under the model with the conditional independent assumption, and the confidence interval derived from the Wald test with nuisance parameters appropriately evaluated, likelihood ratio-based confidence interval, Score-based confidence interval, and the percentile Bootstrap confidence interval performed satisfactory in terms of coverage under the model without the conditional independent assumption. Moreover, confidence intervals based on log- and logit-transformations also performed well when the binomial proportion and the ratio of the validated sample are not very small under two models. Two examples were used to illustrate the procedures.
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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 | 0,037 | 0,262 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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