MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210448219 · doi:10.1007/978-1-4419-1005-9_1152

Multilevel Modeling

2012· book-chapter· en· W4210448219 sur OpenAlexaff
Riyad Khanfer, John Ryan, Howard Aizenstein, Seema Mutti, David Busse, Ilona S. Yim, J. Rick Turner, Wendy Troxel, Julianne Holt-Lunstad, Beate Ditzen, Tiffany Field, Kristin A. Long, Melissa A. Alderfer, Rebecca C. Thurston, James Turner, Tavis S. Campbell, Jillian A. Johnson, Kristin A. Zernicke, Login S. George, Crystal L. Park, Natalie E. Bustillo, Chris Zehr, William Whang, Pamela S. King, Richard Peter, Karl-Heinz Ladwig, Benjamin H. Natelson, Jessica E. Haberer, Alan M. Delamater, Suzana Drobnjak, William Reeves, Andrew Fox, Kristen Salomon, Anna Maria Patiño‐Fernández, Wen B. Leong, Shahrad Taheri, G. Neil Thomas, Jana Strahler, Jeanetta Rains, Donald Penzien, Arpo Aromaa, Jane Upton, Luz M. Garcini, Eleshia J. P. Morrison, Georita Marie Frierson, Orit Birnbaum‐Weitzman, Jennifer Wessel, Maria Kleinstäuber, G. David Batty, Demetria Cain, Pedro C. Castellón, Kenneth A. Wallston, Yori Gidron, Simon Sherry, Anna MacKinnon, Jonathan Newman, Kyle R. Noll, Laura H. Lacritz, Sheah Rarback

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePsychometric Methodologies and Testing
Établissements canadiensMcGill UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,018

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 Opus0,861
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,347 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même sujetPsychometric Methodologies and TestingTravaux en français237 207