Recueil planifié des données : compléments sur l'échantillonnage
Bibliographic record
Abstract
Recueil planifi des donnes : complments sur l'chantillonnage Philippe Letourmy, Cirad, dcembre 2017 (tabli en partie partir d'une prsentation de Statistique Canada)Toutes les mthodes vues prcdemment ont concern des plans de sondage alatoires.La slection probabiliste d'un chantillon repose sur le principe de la randomisation, ou procdure de slection alatoire des units dans l'chantillon.Dans ce cas, il est possible de calculer la probabilit d'inclusion de chaque unit dans l'chantillon.Grce l'chantillonnage alatoire, on peut produire des estimations fiables, de mme que des estimations de l'erreur d'chantillonnage et faire des infrences au sujet de la population.Dans la suite, nous allons voir des plans d'chantillonnage, alatoires ou non alatoires, trs utiliss, mais pour lesquels toute infrence est base sur le modle des observations.Nous terminerons par une introduction aux plans alatoires probabilits ingales, au travers d'un exercice. 1) Un plan alatoire : l'chantillonnage systmatiqueParfois appel chantillonnage par intervalles, l'chantillonnage systmatique signifie qu'il existe un cart, ou un intervalle, entre chaque unit slectionne qui est incluse dans l'chantillon.Il faut suivre les tapes numres ci-dessous pour slectionner un chantillon systmatique.1. Numroter de 1 N les units de la base de sondage (o N est la taille de la population totale).2. Dterminer l'intervalle d'chantillonnage (K) en divisant le nombre d'units de la population par la taille de l'chantillon dsir.Par exemple, pour slectionner un chantillon de 100 units partir d'une population de 400, il faut un intervalle
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 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".