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Enregistrement W7076772280 · doi:10.5281/zenodo.16900420

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2025· other· en· W7076772280 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuon and positron interactions and applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)Set (abstract data type)Column (typography)RowFunction (biology)Component (thermodynamics)String (physics)Selection (genetic algorithm)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breaking changes apply_table_theme() was removed, since it was an experimental feature that is no longer used in any package. Changes display(), print_md() and print_html() get a .table method. get_predicted() now supports chisq.test(), and returns the expected frequencies. export_table() gains better support for the tinytable package. Use format = "tt" to export tables into the tinytable-format. This can also be used with grouped tables, i.e. by = "group". export_table() gains arguments row_groups and column_groups, to group rows and columns in the exported table. Column groups currently only work for format = "tt". If arguments title, subtitle and footer in export_table() are set to an empty string "", no titles/subtitles/footers are printed, even if present as attributes. Added a .lavaan method for is_converged(). The formerly internal function to extract various information about mixed models is now exported as get_mixed_info(). Bug fixes Fixed issue with models of class selection with multiple response variables. Fixed issue in get_datagrid() for factors with = in their levels. Fixed issue in find_random() for multivariate response models of class brms with special response options. Fixed issue in several functions for certain betareg-models that contained a "mu" component instead of "mean". Fixed CRAN check issues on M1 Macs.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5700,392

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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