Making predictive modelling ART: accurate, reliable, and transparent
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Models are increasingly being used for prediction in ecological research. The ability to generate accurate and robust predictions is necessary to help respond to ecosystem change and to further scientific research. Successful predictive models are typically accurate, reliable, and transparent regarding their assumptions and expectations, indicating high predictive capacity, robustness, and clarity in their objectives and standards. Research on improving these properties is becoming more common, but often individual research projects are focused on a single aspect of the modelling process and are typically disseminated only within the field where the research originated. The goal of this review is to synthesize research from various disciplines and topics to provide a coherent framework for developing efficient predictive models. Our framework summarizes the process of creating predictive models into three main stages: (1) Framing the Question; (2) Model‐Building and Testing; and (3) Uncertainty Evaluation with proposed strategies associated with each stage to help produce more successful predictive models. The key strategies identified within our framework form specific guidelines, providing a new perspective to help researchers make predictive modelling more accurate, reliable, and transparent.
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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 | 0,064 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,017 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».