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Enregistrement W4205271285 · doi:10.1016/b978-0-12-824004-5.00038-4

List of contributors

2022· book-chapter· en· W4205271285 sur OpenAlexaff
Daniel J. Bailey, Mostafa Benzaazoua, Bauyrzhan Biakhmetov, Bora Çetin, Laurent Charlet, Vincent Chatain, Jing Chen, Liang Chen, Meiqi Chen, Julien Couvidat, Louise Darricau, Sabino De Gisi, Abay Dostiyarov, Yanjun Du, Yassine El Khessaimi, Abdellatif Elghali, Zhuoting Fang, Alejandro Fernández-Martı́nez, Laura J. Gardner, Daniel A. Geddes, Sivakumar Gowthaman, Binglin Guo, Rachid Hakkou, Theodore Hanein, Niklas Hedin, Md. Uzzal Hossain, Qing Hu, Jizhi Huang, Neil C. Hyatt, Ning‐Jun Jiang, Fei Jin, Marouen Jouini, Satoru Kawasaki, Sarah G. Kearney, Shin Komatsu, Claudia Labianca, Jiangshan Li, Wengui Li, Tung‐Chai Ling, Yue Liu, Alexander P. Lyubartsev, Bin Ma, Zengyi Ma, Zhiming Ma, Safaa Mabroum, Masrur Mahedi, Kim Hung Mo, Wilson Mwandira, Kazunori Nakashima, Carmen Mihaela Neculita, Shaun Nelson, S. Thomas Ng, Michele Notarnicola, Phuong Ngoc Pham, C. Andrew Poon, John L. Provis, Yutong Qi, Yuandong Qian, Pengfei Ren, Shaoqin Ruan, Keiko Sasaki, Zhengtao Shen, Shi‐Kuan Sun, Yassine Taha, Shengheng Tan, P.L. Tang, Zhuo Yuan Tang, Quanzhi Tian, Francesco Todaro, Lizhi Tong, Daniel C.W. Tsang, Brant Walkley, Fei Wang, Lei Wang, Linling Wang, Xin Wang, Jianzhuang Xiao, Xinni Xiong, Weiting Xu, Jianhua Yan, Jinqin Yang, Antonia S. Yorkshire, Siming You, Yike Zhang, Yunhui Zhang, Yuying Zhang, Nannan Zhao, Pucheng Zhong, Yifan Zhou, Yan Zhuge

Notice bibliographique

RevueElsevier eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7960,763

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,168 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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