R Programlama Dili ile Madde Tepki Kuramında Monte Carlo Simülasyon Çalışmaları
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
. Eğitimde ölçme ve psikometri alanlarında yapılan akademik ve uygulamaya dönük araştırmalarda Monte Carlo simülasyon çalışmaları önemli bir rol oynamaktadır. Psikometrik çalışmalarda araştırmacıların Monte Carlo simülasyonlarına sıklıkla başvurduğu temel konulardan birisi Madde Tepki Kuramı’dır (MTK). Geçtiğimiz son on yılda MTK ile ilgili yapılan simülasyon çalışmalarında R'ın sıklıkla kullanıldığı görülmektedir. R istatiksel hesaplama ve görsel üretme için kullanılan ücretsiz ve açık kaynak bir programlama dilidir. R kullanıcıları tarafından üretilen birçok paket program ile madde parametrelerini kestirme, madde yanlılık analizleri gibi birçok MTK temelli analiz yapılabilmektedir. Bu çalışma, R programına dair giriş niteliğinde bilgiler vermek ve R programlama dili MTK temelli Monte Carlo simülasyon çalışmalarının nasıl yapılabileceğini göstermeyi amaçlamaktadır. R programlama dilini örneklerle açıklamak için üç farklı Monte Carlo simülasyon çalışması gösterilmektedir. Her bir çalışmada, simülasyon içerisindeki R komutları ve fonksiyonları MTK kapsamında açıklanmaktadır.
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.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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