Bibliographic record
Abstract
Comment maximiser l'exploitation des données recueillies sur les réseaux sociaux en Science Politique? Les données recueillies sur les réseaux sociaux sont de nature hétérogène, ce qui signifie qu'elles contiennent différents types d'information difficile à exploiter de façon simultanée. Dans ce mémoire, je propose l'apprentissage multi-vue, une perspective en apprentissage automatique qui optimize conjointement différents ensembles de vecteurs, afin d'améliorer l'analyse de données recueillies sur les réseaux sociaux en Science Politique. L'apprentissage multi-vue promet d'intéressantes applications pour la science politique. La recherche en Science Politique tend à se concentrer sur un seul type de données. Appliquée au réseaux sociaux, l'apprentissage multi-vue permet l'exploitation combinée de données textuelles et de données réseaux. J'applique l'apprentissage multi-vue au tweets produits par les députées à la chambre des communes afin de détecter des liens sociaux informels au sein du Partie Libéral du Canada. Les représentations créées avec cette technique sont plus corrélées à un réseau parlementaire hors-ligne que d'autres méthodes présentement en utilisation dans la littérature
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 | 0.008 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".