[
    {
        "id": "osp-15356",
        "type": "article-journal",
        "title": "المحاذاة قبل الدمج: معايرة فضاء المرجع للإشراف دون حقيقة أرضية",
        "author": [
            {
                "family": "Eshbaugh",
                "given": "Jackson"
            },
            {
                "family": "Silveyra",
                "given": "Jorge"
            }
        ],
        "URL": "https://omanscience.com/ar/articles/align-before-you-combine-reference-space-calibration-for-supervision-without-ground-truth",
        "language": "en",
        "issued": {
            "date-parts": [
                [
                    2026
                ]
            ]
        },
        "abstract": "نقدم إطاراً يبدأ بالمعايرة، لإنتاج درجات إشراف دون الوصول إلى تسميات الحقيقة الأرضية أو فضاء تعليقات مشترك. ويواءم إطارنا المُقيِّمات الخاصة بالمجموعات الفرعية باستخدام فضاء مرجعي ترتيبي تركيبي قبل الدمج. ويُبنى هذا الفضاء المرجعي من ميزات معايرة مرتبة تمثل المفهوم الكامن، مما يوفر مقياساً مشتركاً يمكن عليه محاذاة مخرجات المُقيِّمات التي لا تكون قابلة للمقارنة لولا ذلك. ولأن إجراء المعايرة يستخدم الفضاء المرجعي لا عينات التدريب، فهو مستقل عن التوزيع التجريبي لمجموعة التدريب. وعبر ثلاث مجموعات بيانات معيارية، يتفوق إطارنا باستمرار على المتوسط غير المعاير، ويحقق تقديرات نقطية أعلى للمقياس الأساسي على مقاييس التقييم من أفضل مُقيِّم منفرد. ويختلف الأداء النسبي مقارنةً بالخطوط الأساسية المعتمدة على العينات بحسب المجال، مع فروق مطلقة أقل من 0.02 في Ames Housing وأقل من 0.01 في Breast Cancer Wisconsin وWine Quality. وبعد تصحيح Bonferroni، تبقى الفروق معنوية في المقارنات الثلاث جميعها على Ames Housing، وفي واحدة على Breast Cancer Wisconsin. كما نبين أن استخدام مستويات معايرة أقل لكل ميزة يمكن أن يقارب النتائج عالية الدقة تقريباً جيداً بتكلفة حوسبية أقل بكثير. وتدعم هذه النتائج معاً إطارنا بوصفه نهجاً قابلاً للتطبيق لبناء درجات الإشراف عندما لا تتوفر تسميات الحقيقة الأرضية ولا فضاء تعليقات مشترك."
    }
]