It Is Not Plagiarism, Y'all
Notice bibliographique
Résumé
I must admit that numbers, math, algebra and statistics have always been my Achilles’ heel. And McGill University physics professor’s stats confound me.\nThe Online Digg (via Huffington Post) headline reads: “Physicist: there’s A 1-In-87 Billion Chance Melania Trump Didn’t Plagiarize.” It appears that the good physics professor, a numbers-wizard from McGill University identified as Bob Rutledge, “has the stats to back that intuition up.” Further, “the chances That Trump’s arrangement of the allegedly plagiarized phrases was a random occurrence are roughly 1-in-87 billion [thus making] the fourteen phrases that Melania Trump has in common with Michelle Obama 14*13*12*11*10*9*8*7*6 *5*4*3*2*1 [for]a grand total of about 87 billion different permutations for those 14 distinct phrases.”\nI am even more confounded by these baffling numbers and the extricated syllogism.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Intégrité de la recherche Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | medium |
| gpt | Intégrité de la recherche Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,043 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».