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
Summary Recent work has explored data thinning, a generalization of sample splitting that involves decomposing a (possibly matrix-valued) random variable into independent components. In the special case of an $ n\times p $ random matrix with independent and identically distributed $ N_{p}(\mu,\Sigma) $ rows, Dharamshi et al. (2026)provided a comprehensive analysis of the settings in which thinning is or is not possible: briefly, if $ \Sigma $ is unknown then one can thin provided that $ n \gt 1 $. However, in some situations a data analyst may have access only to summary statistics of the data, e.g., due to privacy considerations. While the sample mean follows a Gaussian distribution, the sample covariance follows, up to scaling, a Wishart distribution, for which no thinning strategies have yet been proposed. In this note, we fill this gap: we show that it is possible to generate two or more independent data matrices with independent $ N_{p}(\mu,\Sigma) $ rows, based only on the sample mean and sample covariance matrix. These independent data matrices can either be used directly within a train-test paradigm or be used to derive independent summary statistics. Furthermore, they can be recombined to yield the original sample mean and sample covariance. The key insight that enables this development is an algorithm that decomposes a Wishart random matrix into a matrix square root with independent and identically distributed Gaussian rows.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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