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Enregistrement W3135039812 · doi:10.1007/s00184-021-00811-8

Checking for model failure and for prior-data conflict with the constrained multinomial model

2021· article· en· W3135039812 sur OpenAlexafffund
Berthold‐Georg Englert, Michael Evans, Gun Ho Jang, Hui Khoon Ng, David J. Nott, Yi-Lin Seah

Notice bibliographique

RevueMetrika · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBayesian Modeling and Causal Inference
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Education, IndiaMinistry of Education - SingaporeNational Research Foundation SingaporeNational Research Foundation
Mots-clésMultinomial distributionConsistency (knowledge bases)InferenceMathematicsEconometricsMultinomial probitMultinomial logistic regressionStatisticsComputer scienceArtificial intelligenceDiscrete mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multinomial models can be difficult to use when constraints are placed on the probabilities. An exact model checking procedure for such models is developed based on a uniform prior on the full multinomial model. For inference, a nonuniform prior can be used and a consistency theorem is proved concerning a check for prior-data conflict with the chosen prior. Applications are presented and a new elicitation methodology is developed for multinomial models with ordered probabilities.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,410
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,410
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,190 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
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Résumé présentoui

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