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Enregistrement W2591405285 · doi:10.5539/ijsp.v6n2p66

A Model to Approximate the Distribution of Rank Order Associations

2017· article· en· W2591405285 sur OpenAlexvenueno aff
Agostino Tarsitano, Ilaria Lucrezia Amerise

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Statistics and Probability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBayesian Modeling and Causal Inference
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsBounded functionNull (SQL)Rank (graph theory)Applied mathematicsGaussianRange (aeronautics)Null distributionFunction (biology)Null hypothesisDistribution (mathematics)Order (exchange)Domain (mathematical analysis)StatisticsStatistical hypothesis testingCombinatoricsMathematical analysisTest statisticComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between two set of ranks can be evaluated by several coefficient of rank-order association. To judge the significance of an observed value of one of these statistics we need a reliable procedure for determining the $p$-value of the test. In several works the $t$-Student has been suggested as being relevant for the description of the null distribution of many coefficients. In this article, we propose a new model of density function, the generalized Gaussian on a finite range, which can be used to model data exhibiting a symmetrical unimodal density with a bounded domain. Several simulations illustrate the advantages of this technique over conventional methods. This is particularly useful in the case the number of ranks is larger than the threshold for which the exact null distribution is known, but lower than the threshold for which the asymptotic Gaussian approximation becomes valid.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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