Diagnosis and mitigation of state space model biases
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Les modeles d'espaces d'etats servent largement au traitement de donnees de navigation et de positionnement cinematique (dynamique). La qualite de ces modeles a un impact direct sur les resultats de positionnement et donc, l'evaluation de biais possibles dans les modeles prend une importance majeure. Utilisant le principe des moindres carres, cet article vise a presenter un diagnostic et une procedure d'attenuation afin de traiter de l'espace d'etats et des biais d'observation dans les modeles d'espaces d'etats bases sur l'evaluation des residuelles des moindres carres (residuelles de filtre). Le rapport entre le test statistique d'une observation et son numero de redondance est etabli pour les cas d'observations independantes ou presque independantes. Le rendement reussi de l'attenuation de biais en utilisant la procedure proposee est illustre au moyen de donnees cinematiques simulees dans un espace dimensionnel et de donnees cinematiques pseudodistances reelles (code C/A) du Systeme de positionnement global (GPS). On demontre que la procedure proposee peut attenuer avec succes l'espace d'etats ou les biais d'observation lorsque la redondance des modeles et sa distribution sur une variable biaisee d'espace d'etats ou une observation sont suffisamment grandes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it