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Enregistrement W4248340588 · doi:10.1002/9781118445112.stat05261.pub2

Sensitivity Analysis: Introduction

2016· other· en· W4248340588 sur OpenAlexaff
Charles H. Goldsmith

Notice bibliographique

RevueWiley StatsRef: Statistics Reference Online · 2016
Typeother
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods and Bayesian Inference
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Monte Carlo methodInterpretation (philosophy)Computer scienceEconometricsData miningStatisticsMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sensitivity analysis is a reassessment of the model components used for data summary that attempts to detect whether changing any of their assumptions leads to different interpretations of the outcome. Sensitivity analysis can be carried out simply by varying input values to assess whether a different interpretation of the response emerges, or more elaborate ideas from Monte Carlo analysis and factorial experiments can also be used. Sensitivity analyses have been used recently for meta‐analysis. Other techniques such as graphical displays and comparison of alternative model formulations are also briefly mentioned.

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)0,123
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,368
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1230,368
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,010
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,006

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,334 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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