Short-term and Long-term Causal Effect Estimation with Double-head Transformer
Notice bibliographique
Résumé
The study of long-term effects, especially when they differ significantly from short-term implications, is paramount in understanding the broader implications of any condition. Estimating these long-term causal effects is not just crucial but is also a pre-requisite for a comprehensive evaluation and effective decision-making in various domains, from healthcare to economics. Most contemporary models, equipped with advanced algorithms, have been able to successfully estimate these long-term effects using short-term surrogates, primarily based on the surrogate assumption. However, it's evident that challenges persist, especially concerning the long-term dependency and the causal structure of the data. Addressing these issues is imperative for enhancing the accuracy and reliability of the estimations. In light of these challenges, we introduce TransLTEE, a novel double-heads Transformer model. This model aims to rectify the vanishing gradient problem frequently encountered in the long-term treatment effect estimation with double-head RNNs. By strategically replacing RNNs with Transformers, TransLTEE offers a more robust solution. The inclusion of encoder and decoder blocks in TransLTEE is a deliberate design choice that facilitates learning the distribution distance between treatment groups and predicted outcomes at each timestep. This ensures a more precise estimation of both short-term and long-term causal effects, potentially revolutionizing the way we understand and interpret data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».