Recent Advances in Statistical Methods: Proceedings of Statistics 2001 Canada : The 4th Conference in Applied Statistics Montreal, Canada 6-8 July 2001
Notice bibliographique
Résumé
Unemployment, Search and the Gender Wage Gap: A Structural Model (C Belzil & X Zhang) Kullback-Leibler Optimization of Density Estimates (A Berlinet & E Brunel) The Asymptotic Distribution of Spacings of Order Statistics (M G Bickis) Second-Order Moments and Mutual Information in the Analysis of Time Series (D R Brillinger) On the Robustness of Relative Surprise Inferences to the Choice of Prior (M Evans & T Zou) Using Survival Analysis in Pretern Birth Study (C Y Fu & S H Liu) A Nested Frailty Survival Model for Recurrent Events (R Ma et al.) Testing Goodness-of-Fit of the Gamma Models (C E Marchetti et al.) On Frailty Models and Copulas (D Oakes) Surrogate Data and Fractional Brownian Motion (P Rabinovitch) Nonlinear Mixed Effects Models: Recent Developments (P S R S Rao & N Zaino) Computational Sequence Analysis: Genomics and Statistical Controversies (P K Sen) Universal Optimality of Completely Randomized Designs (K R Shah & B K Sinha) Generalized Smoothed Estimating Functions with Censored Observations (A Thavaneswaran & J Singh) and other papers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,024 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».