Statistical power, accuracy, reproducibility and robustness of a graph clusterability test
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Not all graphs are clusterable. Not all graphs have a clustered structure and can be meaningfully summarized through vertex clustering. Clusterable graphs are characterized by pockets of densely connected vertices that are only sparsely connected to the remaining graph. In this article, we re-introduce a very simple and intuitive, yet highly informative, statistical hypothesis test for graph clusterability that is based on vertex and neighborhood samples. The goal of this test is to determine if a graph meets the necessary structural conditions to be summarized meaningfully through vertex clusters. Our test is based on the hypothesis that a clusterable graph will display, on average, a local neighborhood induced subgraph density that is greater than the graph’s overall density. The test is also applied to graph comparisons, to test whether one graph has a stronger clustered structure than another. Significance is assessed using the t -statistic. Since it is based on sampling, we provide a focused examination of our test’s sensitivity to sample size. The main contribution of this article is a detailed examination of our test’s accuracy, sensitivity to sample size, conclusion reproducibility and robustness. Our empirical results remain consistent with our earlier conclusions and demonstrate the almost perfect accuracy of our test, even with very small samples of the graph. They also reveal that our test remains robust even under severe departures from the null hypothesis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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