Notice bibliographique
Résumé
1 It’s good to talk The main points of Gelman and Unwin’s discussion article are uncontroversial. Yes, statistical graphics and infographics have different goals. Yes, statistical graphics people have an unfortunate tendency to make boring ugly graphs while infographics people have an unfortunate tendency to trample on the principles of clear communication. Yes, both sides could learn from each other. And a good way for both sides to learn from each other is to have a discussion like this. But a discussion relies on two things: both sides have to talk to each other and both sides have to listen to each other. Perhaps the issue is that not all of these things have been happening. 1.1 I know you can hear me There is ample evidence that the statistical graphics community is talking. In the peer-reviewed literature, there are numerous famous and accessible publications, in-cluding the work of Cleveland and McGill [2, 16, 1], Robbins [11], and Tufte [14, 15]. These publications have been very successful at conveying important ideas for data display, as evidenced by the fact that concepts such as the “data-ink ratio ” and “pie charts are the work of the devil” (people are poor at judging angles) are widely known and widely reported.
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 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 | 0,008 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,052 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».