The Jackknife and Multilevel Modeling: A New Application of an Old Trick
Notice bibliographique
Résumé
In this article the authors demonstrate two instances where the jackknife can be used to enhance hierarchical linear model (HLM) analyses. The jackknife was used to improve the HLM estimates of composite measures by jackknifing over items. The first study examined fixed-effects and variance component estimation. The jackknife appeared to reduce the bias in the estimates both of slopes and of variances by implicitly adjusting for item-by-person and item-by-group interactions. The second study examined the utility of the jackknife as a multilevel item analysis tool. The results suggest that pseudovalues offer a unique opportunity for isolating item variability in multilevel data. The jackknife seems to offer enhancements and insights to conventional HLM analyses.
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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 | 0,082 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,007 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».