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Enregistrement W4402422143 · doi:10.1515/lingvan-2023-0102

Bibliographic bias and information-density sampling

2024· article· en· W4402422143 sur OpenAlexaff
Maja Robbers, Harald Hammarström

Notice bibliographique

RevueLinguistics Vanguard · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMarcus och Amalia Wallenbergs minnesfond
Mots-clésSampling biasSampling (signal processing)StatisticsInformation retrievalComputer scienceGeographyMathematicsSample size determinationTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the present paper, we discuss the bibliographical limits for commonplace typological studies and address how to estimate the resources available for an in-depth study using a full-text corpus of grammatical descriptions, considering different metalanguages, temporal stages of description, theoretical perspectives, and quality of grammatical descriptions. In a case study on motion, we illustrate the above perspectives and show how computer-assisted sampling using large-scale keyword searches for information-dense descriptions is a time-saving resource for the linguistic researcher to create genealogically independent samples. The measures discussed in this study allow for a better appraisal of the state of existing information for typological studies, but the problem of wider access to rare publications remains a significant challenge.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,236
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,699
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2360,699
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0250,041
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0090,012
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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