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Enregistrement W6957895782 · doi:10.6068/dp15cf4a4855786

RANKING: Easy Analytic Software, Inc., Easy Analytic Software Inc. (EASI). Consumer Expenditures - 2016: Expenditures – Home | State: New York | Socioeconomic Indicator: Window air conditioners, Renter, 2016. Data-Planet™ Statistical Datasets by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 050-428-002

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Notice bibliographique

RevueData Planet · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusSoftwareSocioeconomic statusConsumer Expenditure SurveyMarket researchRange (aeronautics)Quarter (Canadian coin)Consumer expenditureSurvey data collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Easy Analytic Software, Inc., Easy Analytic Software Inc. (EASI). Consumer Expenditures - 2016: Expenditures – Home | State: New York | Socioeconomic Indicator: Window air conditioners, Renter, 2016. Data-Planet™ Statistical Datasets by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 050-428-002 Dataset: Average annual household expenditures for housing and various household products other than food. Shows average annual household expenditures among consumers in the United States for 600+ categories of expenditures, representing a model of spending potential. Data are from the nationwide Consumer Expenditure Survey (CEX), conducted annually by the US Bureau of Labor Statistics and the US Census Bureau. Easy Analytic Software Inc. (EASI) applies its statistical modeling technology and demographic profiles of various geographic areas to CEX data. The data are modeled against updated demographic estimates using a proprietary method to develop estimates for 2016 and 5-year projections. Definitions of individual expenditure items can be found in the CEX glossary: http://www.bls.gov/cex/csxgloss.htm http://www.easidemographics.com/ Category: Prices, Consumption, and Cost of Living Subject: Households, Expenditures, Consumer Products, Consumer Spending Source: Easy Analytic Software Inc. (EASI) Easy Analytic Software Inc. (EASI) is a New York-based software engineering and statistical modeling firm that specializes in consumer demographics. Using input data from the Census Bureau, Bureau of Labor Statistics, and Mediamark, EASI develops model-based indicators of the demographic characteristics, consumer spending, and behavior patterns for a wide range of geographic areas—state, counties, census tracts, and block groups. Mediamark is a market research firm that annually publishes The Survey of the American Consumer, based on detailed interviews of 26,000 households. http://www.easidemographics.com/

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3150,282

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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