Multi-variate factorisation of numerical simulations
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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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 | 0,007 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».