The InterModel Vigorish as a Lens for Understanding (and Quantifying) the Value of Item Response Models for Dichotomously Coded Items
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
The deployment of statistical models-such as those used in item response theory-necessitates the use of indices that are informative about the degree to which a given model is appropriate for a specific data context. We introduce the InterModel Vigorish (IMV) as an index that can be used to quantify accuracy for models of dichotomous item responses based on the improvement across two sets of predictions (i.e., predictions from two item response models or predictions from a single such model relative to prediction based on the mean). This index has a range of desirable features: It can be used for the comparison of non-nested models and its values are highly portable and generalizable. We use this fact to compare predictive performance across a variety of simulated data contexts and also demonstrate qualitative differences in behavior between the IMV and other common indices (e.g., the AIC and RMSEA). We also illustrate the utility of the IMV in empirical applications with data from 89 dichotomous item response datasets. These empirical applications help illustrate how the IMV can be used in practice and substantiate our claims regarding various aspects of model performance. These findings indicate that the IMV may be a useful indicator in psychometrics, especially as it allows for easy comparison of predictions across a variety of contexts.
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.
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 | 0,031 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle