Notice bibliographique
Résumé
La modélisation des risques nous permet de mieux mesurer l’occurrence de certains événements mais elle ne nous permet pas de les prédire avec exactitude. Dans ce travail de modélisation des risques, le choix des méthodes et techniques permettant la construction du modèle, le choix de la méthode d’estimation et même le choix des données influencent directement et de façon importante les réponses obtenues et, de ce fait et malgré l’apparence de rigueur, ces choix ne sont pas neutres. Nous abordons ces différents aspects à travers quelques exemples.La question de la modélisation de la dépendance est également abordée lorsqu’il s’agit de bien mesurer les risques. Enfin, une question fondamentale se pose : qui sont les responsables de nos crises financières : les acheteurs, les institutions financières, les organismes de réglementation ? La réponse à la question posée en titre n’est pas simple. Non, il n’est pas possible de dompter complètement le hasard, car il est impossible de prévoir l’avenir et la modélisation n’est pas d’une précision absolue. Mais il est possible d’apprivoiser le hasard, de le cerner, d’en maîtriser les effets néfastes. La modélisation nous apprend à composer avec les incertitudes.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».