Sur les intervalles de confiance bayésiens pour des espaces de paramètres contraints et le taux de fausses découvertes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire traite deux problèmes : en premier lieu, l'estimation paramétrique par intervalle dans un contexte où il y a des contraintes sur le paramètre et, en deuxième lieu la probabilité de fausses découvertes lorsqu'on réalise simultanément plusieurs tests d'hypothèses. Dans le premier chapitre, nous faisons un rappel sur les notions de base de l'inférence statistique à savoir l'estimation ponctuelle et par intervalle. Dans le deuxième chapitre, nous abordons la théorie de l'estimation par intervalle de confiance bayésien décrit dans [10]. Des résultats nouveaux sont présentés dans ce chapitre. Des travaux partiels (voir [7]), montrent que la probabilité de recouvrement fréquentiste est faible aux frontières de l'intervalle. Comparé à ces derniers, nous avons montré sous certaines conditions que cette probabilité n'ira jamais au delà d'une borne supérieure qui semble éloignée de la crédibilité. Finalement, au Chapitre 4, nous traitons des estimateurs de la probabilité de fausses découvertes. Des améliorations significatives ont été faites dans ce cadre.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle