Bibliographic record
Abstract
Le problème de la sélection des modèles de copule est important car les modèles de copule similaires mais différents peuvent offrir des conclusions différentes sur la nature de l'association des aléas. La méthode proposée par Chen et Fan (La revue canadienne de statistique, 2005), ci-après d'enommée la méthode CF, fait intervenir un test d'hypothèse statistique et tient compte du caractère aléatoire de l'AIC et d'autres méthodes de sélection de modèle basées sur la vraisemblance. Cette thèse caractérise la performance de la méthode CF par simulation. Bien qu'une sensibilité plus élevée soit observée dans certaines situations, il existe un compromis entre la capacité de la méthode CF à exclure des modèles candidats et son intensité de calcul. Cette thèse propose aussi une nouvelle approche pour comparer directement les valeurs-p d'un test d'hypothèse avec des valeurs de delta pour des critères de sélection basés sur la vraisemblance.
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 | 0.014 | 0.065 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".