MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4322736884 · doi:10.1038/s41598-023-30530-1

Author Correction: Pictograms to aid laypeople in identifying the addictiveness of gambling products (PictoGRRed study)

2023· erratum· en· W4322736884 sur OpenAlexaff
Amandine Luquiens, Morgane Guillou, Julie Giustiniani, Servane Barrault, Julie Caillon, Hélèna Delmas, Sophia Achab, Bruno Bento, Joël Billieux, Damien Brevers, Aymeric Brody, Paul Brunault, Gaëlle Challet‐Bouju, Mariano Chóliz Montañés, Luke Clark, Aurélien Cornil, Jean‐Michel Costes, Gaëtan Devos, Rosa Díaz, Ana Estévez, Giacomo Grassi, Anders Håkansson, Yasser Khazaal, Daniel L. King, Francisco J. Labrador, Hibai López-González, Philip Newall, José C. Perales, Aurélien Ribadier, Guillaume Sescousse, Steve Sharman, Pierre Taquet, Isabelle Varescon, Cora von Hammerstein, Thierry Bonjour, Lucía Romo, Marie Grall‐Bronnec

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typeerratum
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Visual Art
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPictogramMedicinePsychologyComputer scienceLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Damien Brevers was omitted from the author list in the original version of this Article. As a result, the Author contributions section now reads:

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,032

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,267 · 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
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetDigital Media and Visual ArtTravaux en français237 207