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Enregistrement W4206919775 · doi:10.21468/scipost.report.3673

Report on 2109.04981v1

2021· peer-review· en· W4206919775 sur OpenAlexfundno aff
K. Cranmer, Sabine Kraml, H. Prosper, P. Bechtle, F. U. Bernlochner, Itay M. Bloch, Enzo Canonero, M. Chrząszcz, A. Coccaro, J. M. Conrad, G. Cowan, M. Feickert, N. Ferreiro Iachellini, Andrew Fowlie, L. Heinrich, A. Held, Thomas Kuhr, Anders Kvellestad, Maeve Madigan, F. Mahmoudi, K. Morå, M. Pierini, Juan Rojo, S. Sekmen, L. Silvestrini, Verónica Sanz, G. H. Stark, Riccardo Torre, R. S. Thorne, W. Waltenberger, N. Wardle, Jonas Wittbrodt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesScience and Technology Facilities CouncilDeutsche ForschungsgemeinschaftKnut och Alice Wallenbergs StiftelseAzrieli FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of EnergyVetenskapsrådetNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The statistical models used to derive the results of experimental analyses are of incredible scientific value and are essential information for analysis preservation and reuse.In this paper, we make the scientific case for systematically publishing the full statistical models and discuss the technical developments that make this practical.By means of a variety of physics cases -including parton distribution functions, Higgs boson measurements, effective field theory interpretations, direct searches for new physics, heavy flavor physics, direct dark matter detection, world averages, and beyond the Standard Model global fits -we illustrate how detailed information on the statistical modelling can enhance the short-and long-term impact of experimental results.

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 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)0,002
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 enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9080,924

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,304 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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