Notice bibliographique
Résumé
Statistical adjustment is a ubiquitous practice in all quantitative fields that is meant to correct for improprieties or limitations in observed data, to remove the influence of nuisance variables or to turn observed correlations into causal inferences. These adjustments proceed by reporting not what was observed in the real world, but instead modeling what would have been observed in an imaginary world in which specific nuisances and improprieties are absent. These techniques are powerful and useful inferential tools, but their application can be hazardous or deleterious if consumers of the adjusted results mistake the imaginary world of models for the real world of data. Adjustments require decisions about which factors are of primary interest and which are imagined away, and yet many adjusted results are presented without any explanation or justification for these decisions. Adjustments can be harmful if poorly motivated, and are frequently misinterpreted in the media's reporting of scientific studies. Adjustment procedures have become so routinized that many scientists and readers lose the habit of relating the reported findings back to the real world in which we live.
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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 | 0,069 | 0,496 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».