Notice bibliographique
Résumé
The problem of determining whether or not the value of an attribute is caused by other observed attributes, or they merely happen to occur together, has been attacked from different angles. In this paper we propose a solution to the problem of distinguishing between causal and acausal temporal rules, and the system that generated the rules. The proposed method, called the Temporal Investigation Method for Enregistered Record Sequences (TIMERS) is explained and introduced formally. TIMERS assumes that time can flow in two directions, forward, which is the natural flow, and backward. This method has been implemented in the TimeSleuth software. We assume that the input to TIMERS consists of a sequence of records, where each record is observed at regular intervals. A set of rules is then generated from this input data. We perform three tests. One to determine if the set of rules describes an instantaneous relationship, where the decision attribute depends on condition attributes seen at the same time instant. The other two tests determine the degree to which a set of rules is causal or acausal by changing the direction time when generating temporal rules. The results of the three tests are then used to declare a verdict as to the nature of the system: Instantaneous, causal, or acausal. Unlike approaches based on causal Bayesian networks, our approach does not emphasize relations among individual attributes. Its verdict applies to a set of rules, and the system that has generated the temporal input data. 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».