Notice bibliographique
Résumé
This is a minor release with several bugfixes and no new features. The new version is tested for Python 3.8-3.11 (but should also work with Python 3.12). This release requires pandas≥1.5. We recommend scipy≥1.11.0. What's Changed Minor typo fix in docs by @musicinmybrain in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/329 clip r values by @remrama in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/342 fix: deprecated parameter by @bitsnaps in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/341 hotfix: CI crash in test_power_chi2 [WIP] by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/344 hotfix: plot_rm_corr crash with specific column names by @remrama in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/351 Add check for noncentrality parameters. by @agkphysics in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/347 Use pyupgrade by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/364 fix groupby.mean for only numeric values by @jajcayn in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/363 Function test fails for np.mean by @gedeck in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/380 Fix in flatten_list for Python 3.12 by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/370 corr(): fix CI95% column name in returned dataframe by @kraktus in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/382 Replace None in dataset to fix unit tests by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/388 Remove outdated + bump pandas 1.5 by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/389 Fix doctests by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/390 Fix warnings by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/391 Remove non-centrality check (solved in scipy 1.11) by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/392 Use numeric_only=True in DataFrame.corr() and cov() by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/393 Add numeric_only=True in remaining pandas functions by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/396 Release 0.5.4 by @raphaelvallat in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/397 New Contributors @musicinmybrain made their first contribution in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/329 @bitsnaps made their first contribution in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/341 @agkphysics made their first contribution in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/347 @jajcayn made their first contribution in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/363 @kraktus made their first contribution in https://github.com/raphaelvallat/pingouin/pull/382 Full Changelog: https://github.com/raphaelvallat/pingouin/compare/v0.5.3...v0.5.4
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 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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,373 | 0,496 |
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 ».