Notice bibliographique
Résumé
Generalized additive models (GAMs, Hastie & Tibshirani, 1990;Wood, 2017) are an extension of generalized linear models that allows the effects of covariates to be modelled as smooth functions.GAMs are increasingly used in many areas of science (e.g.Pedersen, Miller, Simpson, & Ross, 2019;Simpson, 2018) because the smooth functions allow nonlinear relationships between covariates and the response to be learned from the data through the use of penalized splines.Within the R (R Core Team, 2024) ecosystem, Simon Wood's mgcv package (Wood, 2017) is widely used to fit GAMs and is a Recommended package that ships with R as part of the default install.A growing number of other R packages build upon mgcv, for example as an engine to fit specialised models not handled by mgcv itself (e.g.GJMR, Marra & Radice, 2023), or to make use of the wide range of splines available in mgcv (e.g.brms, Bürkner, 2017).The gratia package builds upon mgcv by providing functions that make working with GAMs easier.gratia takes a tidy approach (Wickham, 2014) providing ggplot2 (Wickham, 2016) replacements for mgcv 's base graphics-based plots, functions for model diagnostics and exploration of fitted models, and a family of functions for drawing samples from the posterior distribution of a fitted GAM.Additional functionality is provided to facilitate the teaching and understanding of GAMs.The overall aim of gratia is to abstract away some of the complexity of working with GAMs fitted using mgcv to allow researchers to focus on using and interrogating their model rather than the technical R programming needed to achieve this. Generalized additive modelsA GAM has the formwhere observations 𝑦 𝑖 are assumed to be conditionally distributed 𝒟 with expectation 𝔼(𝑦 𝑖 ) = 𝜇 𝑖 and dispersion parameter 𝜙.The expectation of 𝑦 𝑖 is given by a linear predictor of strictly parametric terms, whose model matrix is A 𝑖 with parameters 𝛾, plus a sum of 𝑗 = 1, … , 𝐽 smooth functions of covariates 𝑓 𝑗 ().𝑔() is a link function mapping values on the linear predictor to the scale of the response.The smooth functions 𝑓 𝑗 are represented in the GAM using penalised splines, which are themselves formed as weighted sums of basis functions, 𝑏 𝑘 (), (De Boor, 2001)
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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 | 0,005 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,039 |
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 ».