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Enregistrement W4200181074 · doi:10.1061/(asce)gt.1943-5606.0002742

Steps to Increase the Reproducibility of Geotechnical Laboratory Test Data

2021· article· en· W4200181074 sur OpenAlexaff
David Reid, Riccardo Fanni, Andy Fourie, M. R. Coop

Notice bibliographique

RevueJournal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Underground Structures
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeculationRelevance (law)Geotechnical engineeringTest (biology)EngineeringCivil engineeringAudience measurementForensic engineeringGeologyPolitical scienceLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forum papers are thought-provoking opinion pieces or essays founded in fact, sometimes containing speculation, on a civil engineering topic of general interest and relevance to the readership of the journal. The views expressed in this Forum article do not necessarily reflect the views of ASCE or the Editorial Board of the journal.

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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)0,533
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,751
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5330,751
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0110,010
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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