Psychometric Measurement of Forecasters Using the Wisdom of Crowds
Notice bibliographique
Résumé
Forecasting skill is often measured by the average error between forecasters’ predictions and the ground truth, but the inherent uncertainty in event outcomes adds an additional layer of measurement error onto skill estimation. Intersubjective measures offer an alternative approach to skill measurement: comparing forecasters’ predictions to those of their peers, typically to aggregated forecasts from groups of peers. A key advantage of this approach is that forecasts can be scored in real time, without having to wait for the ground truth outcome to be realized. However, it has another more subtle advantage as well: aggregate predictions can be less noisy than ground truth outcomes, leading to a potential reduction in this additionalmeasurement error. In a simulation study, we demonstrate conditions under which crowd aggregates provide a more reliable indicator of the optimal forecast for a given event than a single realized ground truth outcome, leading to skill measurement with reduced measurement error. We also demonstrate the effectiveness of intersubjective methods in a real-world forecasting study in which 894 participants made both forecasts and metapredictions, i.e., predictions of what others might forecast. As in our simulation, intersubjective measures capture forecasting ability more efficiently than do ground-truth scores, demonstrating their usefulness for identifying high-performing forecasters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».