Multi-variate factorisation of numerical simulations
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
Abstract. Factorisation (also known as “factor separation”) is widely used in the analysis of numerical simulations. It allows changes in properties of a system to be attributed to changes in multiple variables associated with that system. There are many possible factorisation methods; here we discuss three previously proposed factorisations that have been applied in the field of climate modelling: the linear factorisation, the Stein and Alpert (1993) factorisation, and the Lunt et al. (2012) factorisation. We show that, when more than two variables are being considered, none of these three methods possess all four properties of “uniqueness”, “symmetry”, “completeness”, and “purity”. Here, we extend each of these factorisations so that they do possess these properties for any number of variables, resulting in three factorisations – the “linear-sum” factorisation, the “shared-interaction” factorisation, and the “scaled-residual” factorisation. We show that the linear-sum factorisation and the shared-interaction factorisation reduce to be identical in the case of four or fewer variables, and we conjecture that this holds for any number of variables. We present the results of the factorisations in the context of three past studies that used the previously proposed factorisations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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