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Enregistrement W4238905474 · doi:10.1017/cbo9781139046671.001

Preface

2016· book-chapter· en· W4238905474 sur OpenAlexaboutno aff
Tore Schweder, Nils Lid Hjort

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhalingBayesian probabilityEconometricsConfidence intervalHistoryMathematicsStatisticsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shocks sometimes lead to new ideas. One of us was indeed shocked when Robert Wolpert (1995) pointed out that the Raftery et al. (1995) approach of Bayesian synthesis of two independent prior distributions for a parameter was flawed, due to the so-called Borel paradox. The very positive comments he had prepared for the discussion at the Joint Statistical Meetings in 1994 in Toronto were hard to bring forward (Schweder, 1995). The paper under discussion concerned Bayesian estimation of the abundance of bowhead whales off Alaska. The method and resulting estimate had just been accepted by the Scientific Committee of the International Whaling Commission (IWC). The Borel paradox became a central issue at the next IWC meeting, along with associated problems of combining different information sources for the same parameters. A distributional estimate of bowhead abundance in place of the Bayesian posterior was clearly needed. This led to the idea of achieving a distribution from all the confidence intervals obtained by varying the confidence level. It also led to the collaboration of the two authors of the present book, from our paper (Schweder and Hjort, 1996) on the Borel paradox and likelihood synthesis and onwards, via papers tying together the general themes of confidence, likelihood, probability and applications. Posterior distributions without priors? Constructing distributions for parameters from the set of all confidence intervals was a new and very good idea, we thought, but it turned out to be not so new after all. Cox (1958) mentions the same idea, we later on learned, and the original discovery of distribution estimators not obtained by a Bayesian calculation from a prior distribution dates back to Fisher (1930) and his fiducial argument. Like most contemporary statisticians we were badly ignorant of the fiducial method, despite its revolutionary character (Neyman, 1934). The method fell into disrepute and neglect because of Fisher's insistence that it could do more than it actually can, and it disappeared from practically all textbooks in statistics and was almost never taught to statisticians during the past fifty years. Fiducial probability was said to be Fisher's biggest blunder. But Efron (1998), among others, expresses hope for a revival of the method, and speculates that Fisher's biggest blunder might be a big hit in our new century.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3780,223

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,173 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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