Recueil planifié des données : compléments sur l'échantillonnage
Notice bibliographique
Résumé
Recueil planifi des donnes : complments sur l'chantillonnage Philippe Letourmy, Cirad, dcembre 2017 (tabli en partie partir d'une prsentation de Statistique Canada)Toutes les mthodes vues prcdemment ont concern des plans de sondage alatoires.La slection probabiliste d'un chantillon repose sur le principe de la randomisation, ou procdure de slection alatoire des units dans l'chantillon.Dans ce cas, il est possible de calculer la probabilit d'inclusion de chaque unit dans l'chantillon.Grce l'chantillonnage alatoire, on peut produire des estimations fiables, de mme que des estimations de l'erreur d'chantillonnage et faire des infrences au sujet de la population.Dans la suite, nous allons voir des plans d'chantillonnage, alatoires ou non alatoires, trs utiliss, mais pour lesquels toute infrence est base sur le modle des observations.Nous terminerons par une introduction aux plans alatoires probabilits ingales, au travers d'un exercice. 1) Un plan alatoire : l'chantillonnage systmatiqueParfois appel chantillonnage par intervalles, l'chantillonnage systmatique signifie qu'il existe un cart, ou un intervalle, entre chaque unit slectionne qui est incluse dans l'chantillon.Il faut suivre les tapes numres ci-dessous pour slectionner un chantillon systmatique.1. Numroter de 1 N les units de la base de sondage (o N est la taille de la population totale).2. Dterminer l'intervalle d'chantillonnage (K) en divisant le nombre d'units de la population par la taille de l'chantillon dsir.Par exemple, pour slectionner un chantillon de 100 units partir d'une population de 400, il faut un intervalle
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».