Efficient Monte Carlo random sample generation through discretization
Notice bibliographique
Résumé
b.1 6.2 6.3 b.4 6.5 6.6Histograms of Equation (6.1) Histograms of ,t..o,m1 from trquation (6.2) Histograms of 1.. o, rn1 from Equation (6.5) Histoglams of a, B, ), rc, ancl d from Bquation (6.7) Histograms of.,'i : I,2,. . ., 10 from Equation (6.8) Histograms of pf;=3, o{:3, and u,j(:3 from Equation 55 57 59 62 66 69 tv List of Tables 5.1 dean ancl Standarcl Deviation of Bctruation (5.1) 5.2 Nlean and Variance of Equation (5.2) 5.3 Ntlean, Standarcl Deviation, and N{odes of Equation (5.3) 5.4 N4ean and Standard Deviation of Equation (5 4) 5.5 Prior ancl Posterior distribution of 1( from Equation (1.4) .5.6 Parameters, Posterior \4eans ancl Stanclarcl Deviations of 13 and ru3 for 1{ : 3 from the Bquation (1.4) 5.7 proc.time$ in Chapter 4 a and B of Equation (6.1) {eans, Standard Devations, and Nlodes of p, o, m1 from Equation (6.2)Nleans and i\,fodes of a, p,7 of Bquation (6.5) Approximatecl NILB, \4eans, Standard Deviations, ancl \docles of n,,0, , a, ancl B from Equation (6.7) .Rates, N4odes, Ndeans, and Standard Deviations of Pumps , i : 3B 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 I,2,. ..,0 from Equation (6.8) Prior and Posterior distribution of 1{ from Bquation (1.4) .Parameters, Posterior Means and Standard Deviations of r3 ancl tu3 for 1( : 3 from the Equation (1.a) 6.8 proc.timeQinChapter6...
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».