¿Cuál es la diferencia entre "estándar de oro" y "verdad fundamental"?

¿Cuál es la diferencia entre "patrón oro" y "verdad fundamental"?

Los dos artículos wiki (es decir, estándar de oro y verdad básica) relacionan ambos conceptos entre sí en términos de precisión / exactitud del modelo. Esa es una posibilidad. Pero también descubrí que estos conceptos se usan indistintamente cuando se habla de conjuntos de datos etiquetados:

En algunos casos, puede ser imposible obtener la etiqueta real (también conocida como la verdad básica o el estándar de oro). ( fuente pdf )

classification terminology

— Mike Dooley
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Mi comentario sobre ELU no llegó aquí: "Para poder responder ante ELU, es necesario más detalles sobre lo que se entiende por estas expresiones. Además, mostrar algunas investigaciones previas como el uso de un diccionario u otro trabajo relevante como el inglés moderno de Fowler El uso (que se puede encontrar en línea) sería bueno. Si esa investigación no responde todas las preguntas, ELU probablemente pueda dilucidar ".

— Andrew Leach

La pregunta parece ser sobre la terminología utilizada en la literatura de aprendizaje automático. No veo por qué está fuera de tema aquí.

— Juho Kokkala

Me parece perfectamente sobre el tema. He visto ambos términos utilizados en contextos estadísticos. Ambos tienen el sabor de "una medida que tomamos como si no fuera cierta, entonces como nuestra mejor puñalada a la verdad". A pesar de sus orígenes evidentes en economía y finanzas, el "patrón oro" que he visto principalmente en la literatura médica estadística. El contexto es a menudo un método preciso pero difícil o costoso, en comparación con uno más nuevo. Por el contrario, la "verdad fundamental" que he visto en las discusiones sobre la teledetección, donde "terreno" tiene exactamente las connotaciones terrenales que se necesitan. Sin duda hay usos en muchas otras literaturas.

— Nick Cox

Ya no puedo agregar una respuesta, pero de acuerdo con este artículo de Wikipedia : "El término verdad fundamental se refiere al estado de información absoluto subyacente; el estándar de oro se esfuerza por representar la verdad de fondo lo más cerca posible. Mientras que el estándar de oro se refiere a un En el mejor esfuerzo para obtener la verdad, la verdad fundamental se recopila típicamente mediante observaciones directas. En el aprendizaje automático y la recuperación de información, "verdad fundamental" es el término preferido incluso cuando las clasificaciones pueden ser imperfectas; se supone que el estándar de oro es la verdad fundamental ".

— confused00

La cita más completa es

En algunos casos, puede ser imposible obtener la etiqueta real (también conocida como la verdad básica o el estándar de oro) y se estima a partir de la opinión subjetiva de un pequeño número de expertos que a menudo pueden estar en desacuerdo en las etiquetas [14, 29].

Eso me parece estúpido en varios niveles. Si, por ejemplo, utilizamos múltiples opiniones subjetivas para formar un consenso, llamaríamos a esa opinión adjudicada un estándar de referencia , y no estaría exento de propiedades estadísticas que puedan investigarse. Por ejemplo, mira Las monedas sucias y los tres jueces . Por lo tanto, aunque no podemos determinar una verdad absoluta, podemos explorar qué tan bueno es nuestro estándar y tratar de mejorarlo hasta que sea lo suficientemente bueno como para ser utilizado como una medida de lo que deseamos analizar. En el caso alternativo, solo tenemos resultados negativos. No importa cuál sea el contexto, nuestra responsabilidad es establecer cuáles son los límites de precisión y precisión para nuestras mediciones.

"Estándar de oro" es un término que es común para los campos médicos y afines. Hay muchos documentos presentados que usan el término que nunca se publican por una buena razón. Con mayor frecuencia, esto se debe al razonamiento circular del tipo "hacer una suposición y luego demostrar que esa suposición se hizo", con el territorio cubierto por ese círculo que consiste en resultados imaginarios que no pueden duplicarse sin hacer la misma gran cantidad de errores ridículos.

Es mejor usar otros términos para mitigar la oportunidad de autoengaño. Desafortunadamente, el término preferido de AMA referido en la entrada de Wikipedia como Criterio Estándar no es sinónimo de estándar de oro , sino que se refiere al informe de ocurrencia de enfermedades. Esa es rara vez la circunstancia bajo la cual los autores tienen la mala costumbre de usar con facilidad las comparaciones doradas.

Un término mejor en la mayoría de los contextos sería estándar de referencia, que es mucho más importante. Por ejemplo, si nos referimos a un "kilogramo estándar" no estamos diciendo que ese estándar sea correcto en ningún sentido, solo que lo hemos usado como un "criterio" porque eso es lo que teníamos disponible. También es mejor en el sentido de que solo porque usemos algo como un estándar de referencia no significa que no se pueda crear un mejor estándar, mientras que las palabras "estándar de oro" son frecuentemente seguidas en los artículos de la revista por la palabra "verdadero ", o" verdad "a menudo utilizada con un orden de magnitud de frecuencia aumentada a la supuesta" norma de oro ".

Caso en cuestión, el kilogramo de referencia de platino iridio (es decir, mejor que el oro) ha ido perdiendo masa lentamente (50 microgramos en total) desde su lanzamiento en el siglo XIX. A partir de 20 mayo de 2019, ese estándar será reemplazado por un estándar de masa en kilogramos definido en términos de la constante de Planck, que probablemente no cambie tanto como el kilogramo de referencia actual.

Como criterio estándar , la verdad fundamental es frecuentemente jargonesca. A veces se refiere a resultados analíticos de teledetección en comparación con los resultados obtenidos de imágenes tomadas al menos en sentido figurado mientras alguien está parado en el suelo, es decir, mediante la recopilación de observaciones más directas. Una vez más, el término más genérico es estándar de referencia , que sugiero tiene una base científica mucho más firme en forma de práctica establecida y reglas para su precisión, exactitud, crítica, evaluación, mejora y despliegue.

— Carl
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