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Enregistrement W880244751

Explorations in Information Integration Theory

2014· article· en· W880244751 sur OpenAlexaboutno aff
Étienne Mullet, Armando M. Oliveira

Notice bibliographique

RevueRedalyc (Universidad Autónoma del Estado de México) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary sciencePoliticsRegional scienceInternational psychologySociologySocial sciencePolitical scienceGeographyCritical psychologyAsian psychologyLawComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This special issue contains a selection of papers presented at the fourth Conference on Information Integration Theory and Functional Measurement held in Coimbra, Portugal, on June 12-13, 2013. This conference gathered together more than fifty researchers from the four continents: Africa (Benin, Mozambique, Togo, and Tunisia), America (Canada, Colombia, the United States, and Venezuela), Asia (India, Israel, and Turkey), and Europe (Belgium, France, Germany, Italy, Portugal, Romania, the Netherlands, and the United Kingdom). The studies reported in the papers they presented were applications of Information Integration Theory and Functional Measurement (Anderson, 1996, 2008, 2012, 2013) to very diverse settings, ranging from number assessment from patterns of dots to philosophical considerations about human rights. In this special issue, the 22 presentations that have been accepted for publication have been grouped together into eight classical domains in psychology: Methodology (one paper), Psychophysics (one paper), Educational Psychology (three papers), Economic Psychology (four papers), Moral Science (four papers), Political Psychology (two papers), Health Psychology (five papers), and Cross-Cultural Psychology (two papers).

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0130,029
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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