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Notice bibliographique
Résumé
The increasing size of datasets with which researchers in a variety of domains are confronted has led to a range of creative responses, including the deployment of modern machine learning techniques and the advent of large scale “citizen science projects.” However, the ability of the latter to provide suitably large training sets for the former is stretched as the size of the problem (and competition for attention amongst projects) grows. We explore the application of unsupervised learning to leverage structure that exists in an initially unlabelled dataset. We simulate grouping similar points before presenting those groups to volunteers to label. Citizen science labelling of grouped data is more efficient, and the gathered labels can be used to improve efficiency further for labelling future data. To demonstrate these ideas, we perform experiments using data from the Pan-STARRS Survey for Transients (PSST) with volunteer labels gathered by the Zooniverse project, Supernova Hunters and a simulated project using the MNIST handwritten digit dataset. Our results show that, in the best case, we might expect to reduce the required volunteer effort by 87.0% and 92.8% for the two datasets, respectively. These results illustrate a symbiotic relationship between machine learning and citizen scientists where each empowers the other with important implications for the design of citizen science projects in the future.
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 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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,482 | 0,435 |
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 ».