Reply to “Comment on ‘Experimentally adjudicating between different causal accounts of Bell-inequality violations via statistical model selection' ”
Notice bibliographique
Résumé
Our article described an experiment that adjudicates between different causal accounts of Bell inequality violations by a comparison of their predictive power, finding that certain types of models that are structurally radical but parametrically conservative---of which a class of superdeterministic models are an example---overfit the data relative to models that are structurally conservative but parametrically radical in the sense of endorsing an intrinsically quantum generalization of the framework of causal modeling. In their comment [Phys. Rev. A 109, 026201 (2024)], Hance and Hossenfelder argue that we have misrepresented the purpose of superdeterministic models. We here dispute this claim by recalling the different classes of superdeterministic models we defined in our article and our conclusions regarding which of these are disfavored by our experimental results. Their confusion on this point seems to have arisen in part from the fact that we characterized superdeterministic models within a causal modeling framework and from the fact that we referred to this framework as ``classical'' in order to contrast it with an intrinsically quantum alternative. In this Reply, therefore, we take the opportunity to clarify these points. They also claim that if one is adjudicating between a pair of models, where one model can account for strictly more operational statistics than the other, the first model will tend to overfit the data relative to the second. Because this model inclusion relation can arise for pairs of models in a reductionist hierarchy, they conclude that overfitting should not be taken as evidence against the first model. We point out here that, contrary to this claim, one does not expect overfitting to arise generically in cases of model inclusion, so that it is indeed sometimes appropriate to consider overfitting as a criterion for adjudicating between such models.
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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 | 0,017 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,075 | 0,061 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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 ».