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Enregistrement W3208494717 · doi:10.5281/zenodo.2611708

CamDavidsonPilon/lifelines: v0.20.4

2019· article· en· W3208494717 sur OpenAlex
Cameron Davidson-Pilon, Jonas Kalderstam, Paul N. Zivich, Ben Kuhn, Andrew Fiore-Gartland, Luis Moneda, Gabriel Gabriel, Daniel WIlson, Alex Parij, Kyle Stark, Steven Anton, Lilian Besson, Jona, Harsh Gadgil, Dave Golland, Sean Hussey, Javad Noorbakhsh, Andreas Klintberg, Joanne M. Jordan, Jeff Rose, Isaac Slavitt, Éric Martin, Eduardo Ochoa, Dylan Albrecht, dhuynh, Denis Zgonjanin, Daniel Chen, Chris Fournier, Arturo, André F. Rendeiro

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueModel Reduction and Neural Networks
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

0.20.4 New features left-truncation support in AFT models, using the <code>entry_col</code> kwarg in <code>fit()</code> <code>generate_datasets.piecewise_exponential_survival_data</code> for generating piecewise exp. data Faster <code>print_summary</code> for AFT models. API changes Pandas is now correctly pinned to &gt;= 0.23.0. This was always the case, but not specified in setup.py correctly. Bug fixes Better handling for extremely large numbers in <code>print_summary</code> <code>PiecewiseExponentialFitter</code> is available with <code>from lifelines import *</code>.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,021

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,216 · 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