Une théorie des seuils psychométriques à double contrôle d’erreur – Partie III : les applications illustrées
Notice bibliographique
Résumé
L’interprétation et la décision psychométriques reposent toutes deux sur la confrontation entre le score obtenu par le répondant et la norme (ou l’échelle normative) par laquelle on veut le situer dans la population de référence. Cette confrontation déborde le seul domaine de la psychométrie pour intéresser la docimologie, le testing médical, le contrôle de qualité. Or, dans bien des cas, la mesure individuelle est marquée d’une « erreur de mesure », de même que la norme à appliquer est incertaine parce que basée sur un simple échantillon de la population ciblée. Les parties I et II (Laurencelle 2015, 2016a) de cette série d’articles ont permis d’identifier explicitement ce problème et d’en proposer des procédures de solution exactes et approximatives. Cette troisième partie, axée davantage sur la pratique, récapitule la théorie et présente surtout une série d’exemples travaillés qui pourront servir de modèles de solution aux intéressés, tout en illustrant diverses applications de la théorie.
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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 | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».