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Enregistrement W4353031484 · doi:10.1017/9781107588493.010

Principal Components and Canonical Correlation

2023· book-chapter· en· W4353031484 sur OpenAlexaff
William W. Hsieh

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanonical correlationPrincipal component analysisCovarianceMathematicsCorrelationCanonical analysisCovariance matrixStatisticsMultivariate statisticsGeneralizationUncorrelatedCurse of dimensionalityVariance (accounting)Pattern recognition (psychology)Artificial intelligenceComputer scienceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Principal component analysis (PCA), a classical method for reducing the dimensionality of multivariate datasets, linearly combines the variables to generate new uncorrelated variables that maximize the amount of variance captured. Rotation of the PCA modes is commonly performed to provide more meaningful interpretation. Canonical correlation analysis (CCA) is a generalization of correlation (for two variables) to two groups of variables, with CCA finding modes of maximum correlation between the two groups. Instead of maximum correlation, maximum covariance analysis extracts modes with maximum covariance.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,012
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,016

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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