Regroupement optimal d'objets à l'intérieur d'un nombre imposé de classes de taille égale
Bibliographic record
Abstract
Dans ce mémoire, on considère la situation où l’on désire grouper des objets dans un nombre prédéterminé de classes de même cardinal. Le choix de la composition des classes est basé sur des critères de minimisation de la variance intragroupe ou de maximisation de la similarité intragroupe. Trois méthodes sont développées pour obtenir le regroupement optimal selon l'un de ces critères. Les deux premières approches consistent à diviser le problème global de classification en plusieurs sous-problèmes, respectivement selon les valeurs prises des variables d’intérêt et selon un aspect probabiliste. La troisième méthode utilise des propriétés de la loi stationnaire des chaînes de Markov. Les trois techniques sont utilisées pour tenter de trouver le regroupement optimal pour classer géographiquement les équipes de la Ligue nationale de hockey en six divisions de cinq équipes. Des études de simulation permettent de mesurer l'efficacité des méthodes.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".