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Enregistrement W2626759904

Tools and Techniques for Quantitative and Predictive Cognitive Science

2006· article· en· W2626759904 sur OpenAlexfundno aff
Terrence C. Stewart

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCognitionGoodness of fitPsychologyCognitive modelSet (abstract data type)Computational modelArtificial intelligenceComputer scienceCognitive psychologyMachine learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A methodology is described for developing cognitive science theories which produce numerical predictions.This is done by adopting methodology from mathematical models in physics, and adapting it for use with the more complex computational models.Bootstrap confidence intervals and equivalence testing are introduced, and parameter fitting is shown to be an intermediate step before prediction.To ensure replication and exploration by other researchers, publication of the source code for the model, experimental situation, and data analysis is required.To assist in this process, we have developed a freely available tool suite, covering creation of models, running parallel simulations, parameter exploration, data analysis, and Internet-based access to all data.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0120,009
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0090,013
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,009

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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