An Integrated Framework for Estimating the Number of Classes with Application for Species Estimation
Notice bibliographique
Résumé
The two most common approaches for estimating the number of distinct classes\nwithin a population are either to use sampling data directly with combinatorial\narguments or to extrapolate historical discovery data. However, in the former\ncase, such detailed sampling data is often unavailable, while the latter approach\nmakes assumptions on the form of parametric curves used to fit the discovery\ndata, that are often lacking in theoretical justification. Instead, we propose an\nintegrated transdisciplinary framework that dissolves the boundaries between the\nabove two approaches. This is achieved by directly describing the samplingdiscovery\nprocess in parallel with describing a co-variate latent e↵ort process,\nwhere we have historical discovery data for the former process and some proxy\ndata for the latent process. The linkage between these two processes allows one to\nform data on sampling records by forcing some constraints on how many samples\nwere taken over time. Due to the nature of the constrained data, many inference\ntechniques become infeasible. However, simulation-based methods such as\nApproximate Bayesian Computation remain available. Our proposed approach\nis demonstrated and analysed through many simulation experiments, and finally\napplied in the ecology field to estimate the number of species as an example of\nthe number of classes problem.
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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 | 0,011 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».