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Enregistrement W4412338649

Multivariate Generalized Linear Mixed Models with High Complexity / Modèles linéaires généralisés mixtes multivariés avec complexité élevée

2016· article· en· W4412338649 sur OpenAlexaff
Rodrigo Labouriau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAdvanced Scientific Research Methods
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsMultivariate statisticsCombinatoricsStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The theory of exponential dispersion models (EDM), for which Bent Jørgensen made substantial contributions, provides a flexible framework of models alternative to the classic Gaussian linear models (e.g. generalized linear models and additive models). I review some multivariate extensions of those models that allow the distribution of the different dimensions to belong to different EDMs. As an illustration, I present some applications in quantitative genetics with high complexity (several hundreds of thousand observations and deep pedigrees). In all the presented applications, it is crucial to understand the underlying stochastic process related to the EDMs used to represent well and interpret biological questions of interest. Bent Jørgensen advocated similar ideas in his work since the 1980s. La théorie des modèles de dispersion exponentielle (EDM), à laquelle Bent Jørgensen a apporté d'importantes contributions, fournit un cadre flexible de modèles alternatifs aux modèles linéaires gaussiens classiques (par exemple, les modèles linéaires et les modèles additifs). J'examinerai quelques extensions multivariées de ces modèles qui permettent à la loi des différentes dimensions d'appartenir à différents EDM. À titre d'exemple, je présenterai quelques applications à la génétique quantitative avec complexité élevée (plusieurs centaines de milliers d'observations et des pedigrees profonds). Dans toutes les applications présentées, il est essentiel de comprendre le processus stochastique sous-jacent associé aux EDMs pour bien représenter et interpréter les questions biologiques d'intérêt. Bent Jørgensen prônait des idées similaires dans son travail depuis les années 1980.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,175 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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