Detecting the Direction of Information Flow in Instantaneous Relations Between Variables
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
Data-based causality analysis tries to detect the true structural relations between measurements of complex multivariate systems. The detected relations should correspond to the true structure of the underlying data generation process. Even though there are many methodologies developed to extract causal relations from data, existence of instantaneous correlation between some variables in the data set, requires special care in order to correctly do the analysis. It is required to detect the instantaneous relations between variables as a prerequisite for subsequent causality analysis. Not only is detection of instantaneous relations important, but it is also necessary to discover the direction of information flow in the instantaneous relations. This piece of information plays a vital role in selection of correct modeling structure to achieve a reliable result about causal relations between variables. Using prior knowledge about the process or blind mathematical transformations are usual solutions for this problem in the literature. However, there is a lack of reliable mathematical methodologies to address this issue completely based on data analysis. This brief proposes a method to detect the direction of instantaneous causal relations between variables and supports it through simulation and case studies. The proposed algorithm uses a third variable as an instrument to detect the direction of information flow between any two instantaneously correlated variables. The instrument variable is required to meet some conditions for the algorithm to work; however, the application of the algorithm does not require any prior information about the process.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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