Notice bibliographique
Résumé
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,016 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».