Challenges and Opportunities for Statistics in the Era of Data Science
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
Statistics as a scientific discipline is currently facing the great challenge of finding its place in data science once more. While at the beginning of the last century, the development of the discipline of statistics was initiated by data-related research questions, nowadays, it is often viewed to have not kept up with the current developments in data science, which are largely focused on algorithmic, exploratory and computational aspects and often driven by other disciplines, such as computer science. However, statistics can—and should—contribute to the advances of data science. Of most interest are the strengths of statistics, such as the mathematical focus that leads to theoretical guarantees. This includes methods for formal modeling, hypothesis tests, uncertainty quantification and statistical inference. Of particular interest are also established statistical frameworks to handle causality or data deficiencies such as dependence, missingness, biases or confounding. This paper summarizes the findings of a discussion workshop on the topic that was held in June 2023 in Hannover, Germany. The discussion centered around the following questions: How must statistics be set up so that it can contribute (more) to modern data science? In which direction should it develop further? Which strengths can already be used now? What conditions must be created so that this can succeed? What can be done to arrive at a common language? What is the added value of formal modeling, inference, and the mathematical perspective taken in statistics?
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| 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