Notice bibliographique
Résumé
Most papers on Benford's Law primarily discuss either (1) the science and mathematics for explaining the law; or (2) how to apply the law, especially for detecting data manipulation and fraud; or (3) suggestions for statistical tests to determine if data conform to a Benford's distribution.Leonardo Campanelli's recent paper "Testing Benford's Law" strongly objects to a descriptive measure I discussed in my paper "The Promises and Pitfalls of Benford's Law"-as if that measure were intended for Benford's testing in the Category-3 sense relevant for Campanelli's paper (SJS, vol.4, 2022).This reflects a conflation of meanings for "testing" that is common in the Benford's literature, where many Category-2 papers claim they are applying (directly) conventional or new hypothesis tests as tools to detect fraud.Yet, fraud detection is a forensic and context-sensitive process, for which there is no set formula.In this paper, I clarify the sampling plan I had used earlier to collect and analyze a quasi-random sample of datasets, based on published criteria in the literature, to paint a tentative picture of how far real data vary, and in what ways, from abstract BL expectations.Further, I discuss simulations I have conducted to replicate and expand on my previous results.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».