MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4353055654 · doi:10.3138/cjpe.75428

Causal Claims in Contribution Analysis

2023· article· en· W4353055654 sur OpenAlexvenueno aff
Markus Palenberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCounterfactual thinkingCausality (physics)CausationRelevance (law)EpistemologyCausal analysisCounterfactual conditionalGenerative grammarProbabilistic logicComputer sciencePositive economicsPsychologySociologyEconometricsPhilosophyArtificial intelligenceEconomicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is a tribute to John Mayne’s work on Contribution Analysis. It focuses on the causal claims Contribution Analysis aims to address, and on how these have evolved since the approach was first published by John in 1999. It first sets out four types of causality with relevance for Contribution Analysis: counterfactual, generative, INUS, and probabilistic causation. It then describes how John integrated the INUS condition and probabilistic elements into the Contribution Analysis approach, followed by how John’s thinking evolved regarding the question of whether the approach could—and should—also address counterfactual questions. The article concludes with observations on how Contribution Analysis can flexibly integrate elements from different causality types.

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)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,214
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,214
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0070,035
Communication savante0,0100,024
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,417
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,160 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Program EvaluationMême sujetEvaluation and Performance AssessmentTravaux en français237 207