Improving Accuracy by Coherence Weighting of Direct and Ratio Probability Judgments
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
Human forecasts and other probabilistic judgments can be improved by elicitation and aggregation methods. Recent work on elicitation shows that deriving probability estimates from relative judgments (the ratio method) is advantageous, whereas other recent work on aggregation shows that it is beneficial to transform probabilities into coherent sets (coherentization) and to weight judges' assessments by their degree of coherence. We report an experiment that links these areas by examining the effect of coherentization and multiple forms of coherence weighting using direct and ratio elicitation methods on accuracy of probability judgments (both forecasts and events with known distributions). We found that coherentization invariably yields improvements to accuracy. Moreover, judges' levels of probabilistic coherence are related to their judgment accuracy. Therefore, coherence weighting can improve judgment accuracy, but the strength of the effect varies among elicitation and weighting methods. As well, the benefit of coherence weighting is stronger on “calibration” items that served as a basis for establishing the weights than for unrelated “test” items. Finally, echoing earlier research, we found overconfidence in judgment, and the degree of overconfidence was comparable between the two elicitation methods.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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