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Enregistrement W2990692606 · doi:10.1111/insr.12356

An Interview with Chris Skinner

2019· article· en· W2990692606 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInternational Statistical Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCensus and Population Estimation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatisticianStatisticsLibrary sciencePsychologyMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Chris Skinner was born in London on 12 March 1953. He completed a BA in mathematics in 1975 at the University of Cambridge. He then obtained an MSc degree in statistics from the London School of Economics and Political Science (LSE) in 1976 and worked as an assistant statistician in the Central Statistical Office for 1 year. After working as a research assistant in LSE from 1977 to 1978, he joined the University of Southampton as a lecturer in 1978, where he earned a PhD in social statistics in 1982. He remained at the University of Southampton, where he became a senior lecturer in 1989 and professor of statistics in 1994. While serving as the head of his department from 1997 to 2000, he played a crucial role in the creation of an MSc programme in official statistics in 1999. In 2011, he returned to the LSE, where he currently holds the position of professor of statistics. Chris is the author of over 80 peer‐reviewed articles in statistical journals and the co‐editor of two influential books on the analysis of survey data. He made significant research contributions covering areas that include the analysis of survey data, inference in the presence of non‐response and measurement errors and statistical disclosure control. He served on several advisory committees, including the Statistical Methods Advisory Committee at Statistics Canada (from 2000 to 2011) and the National Statistics Methodology Advisory Committee in the United Kingdom (from 2001 to 2010). He has received numerous awards and honors for his outstanding contributions to survey sampling and social statistics. He is a Fellow of the American Statistical Association, Fellow of the British Academy and a Fellow of the Academy of Social Sciences. In 2009, he received the West Medal from the Royal Statistical Society for contributions to social statistics, and in 2010, he was made a Commander of the Most Excellent Order of the British Empire. In 2019, he also received the Waksberg award to recognize his contributions to survey methodology. The following conversation took place at LSE on 21 May 2019.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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