Bibliographic record
Abstract
Ce manuel est d’abord destine aux etudiants qui suivront peut-etre un seul cours de statistiques dans leur formation, mais il pourra egalement servir d’entree en matiere a ceux qui suivront des cours plus avances. Cette deuxieme edition maintient l’approche et l’esprit de l’edition originale : elle se sert des concepts pour expliquer les formules plutot que de se servir des formules pour expliquer les concepts. De plus, la presentation graphique et les textes ont ete entierement revises et plusieurs sections ont ete refondues, notamment celles decrivant les aspects plus complexes portant sur l’inference statistique. On y trouve aussi de nouveaux contenus, dont un chapitre additionnel sur l’analyse non parametrique. Comme dans la premiere edition, chaque chapitre est ponctue de «quiz rapides» qui permettent aux etudiants de verifier leur niveau de maitrise des concepts et se termine par des questions a choix multiples. On y trouve evidemment les reponses aux uns et aux autres. Le site Internet qui lui est associe contient pour chaque chapitre du livre des banques de donnees, des exercices et des commandes d’analyse pour le logiciel SPSS ; on y trouve egalement des discussions sur l’interpretation des resultats produits par le logiciel. Robert R. Haccoun et Denis Cousineau sont professeurs au Departement de psychologie de l’Universite de Montreal.
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 | 0.006 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.081 | 0.045 |
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".