Discovering spatial contrast and common sets with statistically significant co-location patterns
Notice bibliographique
Résumé
Co-location pattern mining is a spatial data mining technique which can be used to find associations among spatial features. Our work is motivated by an application in environmental health where the goal is to investigate whether the maternal exposure during pregnancy to air pollutants could be potentially associated with adverse birth outcomes. Discovering such relationships can be defined as finding spatial associations (i.e. co-location patterns) between adverse birth outcomes and air pollutant emissions. In particular, our application problem requires to find specific co-location patterns which are common to many spatial groups and co-location patterns which can discriminate one spatial group from the others. Traditional co-location pattern mining methods are not capable of finding such specific patterns. Hence, to achieve the spatial group comparison task, we introduce two new spatial patterns: spatial contrast sets and spatial common sets, and techniques to efficiently mine them based on co-location pattern mining. Traditional co-location pattern mining methods rely on frequency based thresholds which discard rare patterns and find exaggerated noisy patterns which may not be equally prevalent in unseen data. Addressing these limitations, we propose to use statistical significance tests instead of frequency to quantify the strength of a pattern. Towards this end, we propose to apply Fisher's exact test to efficiently find statistically significant co-location rules and use them to discover spatial contrast and common sets. Our experiments reveal that the Fisher's test based method could indeed help in finding co-location patterns with a better statistical significance leading to find valid spatial contrast and common sets. With the proposed methods we discovered that air pollutants such as heavy metals, NO2 and PM are significantly associated with adverse birth outcomes conforming to the existing domain knowledge thus validating our approach. We also evaluated our methods with synthetic datasets which confirmed that our methods indeed extract the patterns we seek to find.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».