Some recent advances in mathematics and statistics : proceedings of statistics 2011 Canada/IMST 2011-FIM XX, Montreal, Canada, 1-4 July 2011
Notice bibliographique
Résumé
Preface Hypothesis Assessment Using the Bayes Factor and Relative Belief Ratio (Z Baskurt and M Evans) An Analysis of 1990-2011 Ontario Surface Air Temperatures (D R Brillinger) A Markov Chain Monte Carlo Sampler for Gene Genealogies Conditional on Haplotype Data (K M Burkett, B McNeney and J Graham) Jackknifing Stochastic Restricted Ridge Estimator with Heteroscedastic Errors (Y P Chaubey, M Khurana and S Chandra) Molecular Classification of Acute Leukemia (G Chen and J Wu) A Note on a Nonparametric Trend Test and Its Competitors (K Deka and B Gogoi) Local Search for Identifying Communities in Large Random Graphs (N Deo and M Vasudevan) Data Mining Approaches to Multivariate Biomarker Discovery (D M Dziuda) On Sequential Change-Point Detection Strategies (E Gombay) Multi-Item Two-Stage EOQ Model Incorporating Quantity and Freight Discounts (D Gupta, K Gandhi, S Makkar and P C Jha) An Improved Bound on Average Codeword Length of Variable Length Error Correcting Codes (R Gupta and B Sharma) Trimmed Analysis of Variance: A Robust Modification of ANOVA (G S Mudholkar, D K Srivastava, C E Marchetti and A G Mudholkar) Bayesian Predictive Inference under Sequential Sampling with Selection Bias (B Nandram and D Kim) Tests For and Against Uniform Stochastic Ordering on Multinomial Parameters Based on Φ-Divergences (J Peng) Development and Management of National Health Plans: Health Economics and Statistical Perspectives (P K Sen) A Unified Approach between Population-Averaged and Cluster-Specific Analyses for Multilevel Zero-Inflated Count Data (G Sneddon, M T Hasan and R Ma) Meta-Analysis of Binary Outcomes Data in Clinical Trials (P Subbaiah, A Mallick and T K Desai) Risk Reduction of the Supply Chain through Pooling Losses in Case of Bankruptcy of Suppliers Using the Black-Scholes-Merton Pricing Model (R Valvarde and M Talla) Random Effects Modelling of Non-Gaussian Time Series Responses with Covariates (G Yan, M T Hasan and R Ma).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».