Identifying the Big Shots—A Quantile-Matching Way in the Big Data Context
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of big data has raised significant epistemological concerns in information systems research. This study addresses two of them—the deflated p -value problem and the role of explanation and prediction. To address the deflated p -value problem, we propose a multivariate effect size method that uses the log-likelihood ratio test. This method measures the joint effect of all variables used to operationalize one factor, thus overcoming the drawback of the traditional effect size method (θ), which can only be applied at the single variable level. However, because factors can be operationalized as different numbers of variables, direct comparison of multivariate effect size is not possible. A quantile-matching method is proposed to address this issue. This method provides consistent comparison results with the classic quantile method. But it is more flexible and can be applied to scenarios where the quantile method fails. Furthermore, an absolute multivariate effect size statistic is developed to facilitate concluding without comparison. We have tested our method using three different datasets and have found that it can effectively differentiate factors with various effect sizes. We have also compared it with prediction analysis and found consistent results: explanatorily influential factors are usually also predictively influential in a large sample scenario.
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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 | 0,042 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».