Bibliographic record
Abstract
La modélisation des risques nous permet de mieux mesurer l’occurrence de certains événements mais elle ne nous permet pas de les prédire avec exactitude. Dans ce travail de modélisation des risques, le choix des méthodes et techniques permettant la construction du modèle, le choix de la méthode d’estimation et même le choix des données influencent directement et de façon importante les réponses obtenues et, de ce fait et malgré l’apparence de rigueur, ces choix ne sont pas neutres. Nous abordons ces différents aspects à travers quelques exemples.La question de la modélisation de la dépendance est également abordée lorsqu’il s’agit de bien mesurer les risques. Enfin, une question fondamentale se pose : qui sont les responsables de nos crises financières : les acheteurs, les institutions financières, les organismes de réglementation ? La réponse à la question posée en titre n’est pas simple. Non, il n’est pas possible de dompter complètement le hasard, car il est impossible de prévoir l’avenir et la modélisation n’est pas d’une précision absolue. Mais il est possible d’apprivoiser le hasard, de le cerner, d’en maîtriser les effets néfastes. La modélisation nous apprend à composer avec les incertitudes.
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 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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".