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Enregistrement W6894328744 · doi:10.5683/sp3/hmsnve

Romans à lire : statistiques descriptives (2023)

2023· dataset· fr· W6894328744 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2023
Typedataset
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Base (topology)Scripting language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Description de la base de données Romans à lire, une ressource de Bibliothèque et Archives nationales du Québec (BANQ). Cette base de données peut être consultée à travers l’interface web disponible sur le site de BANQ, mais on ne trouve sur ce site aucune information sur la genèse et les paramètres de la base. La description que nous en proposons vise à combler cette lacune et à permettre son utilisation en contexte de recherche; elle est issue, d’une part, d’informations obtenues auprès de la direction de BANQ, d’autre part d’analyses statistiques menées à partir d’une copie de la base remise aux auteurs le 23 janvier 2023. BANQ interdit le partage de cette copie et nous ne pouvons donc la rendre publique; cependant, la base elle-même peut toujours être consultée en ligne. Cette collection documentaire contient une note de recherche au titre éponyme, des tables de données, des diagrammes et des scripts R. Les statistiques fournies dans la note de recherche, les scripts R qui ont servi à produire ces statistiques ainsi que les diagrammes peuvent être reproduits et utilisés librement.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0110,016
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0860,078

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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