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Enregistrement W6929307059 · doi:10.48579/pro/atd1rd/pfuv0o

SI_Table_S1_unmodeled_modeled_Bayesian_results_GravettoNiches.tab

2024· dataset· en· W6929307059 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuedata.InDoRES · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosterior probabilityOutlierEvent (particle physics)CalibrationBayesian probability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

List of 14C ages, and their associated archaeological contexts, analyzed with the two Bayesian age model structures described in the text. The ages are organized by archaeological cultural phase. The unmodeled (calibrated) Highest Posterior Distribution (HPD, 95%) are provided in columns H and I. Columns J and K contain the results of Banks et al.’s [1] model run with the IntCal20 calibration curve [65]. Columns L and M contain the posterior intervals for event dates and cultural phases employing the same model structure as Banks et al. [1] including newly published ages as well as those obtained in this study. Columns N and O present posterior intervals for event dates and cultural phases obtained with an age model that separates the Northern Noaillian and Rayssian cultures of the Middle Gravettian into distinct, successive phases. Outlier determinations were made by examining the median (Q2) posterior standard deviations for the individual event dates and those with values greater than 420 are considered outliers. Outliers were removed from the models employing the 2019 model structure. Since outliers are heavily penalized by ChronoModel, their removal was not necessary for the second model structure that separated the Northern Noaillian and Rayssian into successive phases. Event dates with median posterior standard deviations greater than 420 are depicted in bold, maroon italics in columns N and O.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3790,182

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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