Recurrent and system-specific model-attribution patterns in PISA 2022 science performance across nine education systems.
Revue : PloS one
Parution : Vendredi 18 septembre 2026
Statut : code vérifié
Méthodes : Statistiques, Prétraitement, Connectivité, Apprentissage
Carte de traçage
Proposée automatiquement : ces liens ont été trouvés dans l'article et vérifiés à la source, sans relecture humaine. Elle recevra un DOI Zenodo quand un de ses auteurs l'aura validée avec son ORCID.
Code des auteurs
lemon-creat/pisa-2022-science-prediction
Licence : MIT
État : le lien répond
Preuve : fichiers inventoriés
Commit :
b01cb52f44302cc46975e3154963f5bcecbecf2eLangages : Python (38), Shell (1)
Trouvé : « Data Availability »
41 fichiers
- scripts/aggregate_gabpnn_global_shap.py — Python, 329 lignes [lire ici]
- scripts/aggregate_heldout_metrics.py — Python, 86 lignes [lire ici]
- scripts/baseline_models.py — Python, 228 lignes [lire ici]
- scripts/bootstrap_pisa2022_revision_env.sh — Shell, 40 lignes [lire ici]
- scripts/bpnn_batch.py — Python, 511 lignes [lire ici]
- scripts/bpnn_training.py — Python, 340 lignes [lire ici]
- scripts/build_analysis_input.py — Python, 106 lignes [lire ici]
- scripts/compare_xgboost_gabpnn_shap.py — Python, 161 lignes [lire ici]
- scripts/gpu_metaheuristics.py — Python, 561 lignes [lire ici]
- scripts/initialization_mapping.py — Python, 37 lignes [lire ici]
- scripts/metrics.py — Python, 52 lignes [lire ici]
- scripts/pipeline_core.py — Python, 156 lignes [lire ici]
- scripts/prepare_repeated_splits.py — Python, 135 lignes [lire ici]
- scripts/prepare_sensitivity_splits.py — Python, 76 lignes [lire ici]
- scripts/run_classical_models.py — Python, 129 lignes [lire ici]
- scripts/run_composite_models.py — Python, 152 lignes [lire ici]
- scripts/run_gabpnn_shap.py — Python, 381 lignes [lire ici]
- scripts/run_missing_data_sensitivity.py — Python, 245 lignes [lire ici]
- scripts/run_model_sensitivity.py — Python, 187 lignes [lire ici]
- scripts/run_model_sensitivity_pipeline.py — Python, 119 lignes [lire ici]
- scripts/run_xgboost_shap.py — Python, 195 lignes [lire ici]
- scripts/screening.py — Python, 61 lignes [lire ici]
- scripts/shap_aggregation.py — Python, 96 lignes [lire ici]
- scripts/shap_model.py — Python, 100 lignes [lire ici]
- scripts/summarize_table1.py — Python, 100 lignes [lire ici]
- scripts/target_scaling.py — Python, 33 lignes [lire ici]
- tests/test_aggregate_heldout_metrics.py — Python, 49 lignes [lire ici]
- tests/test_baseline_fold_target_scaling.py — Python, 38 lignes [lire ici]
- tests/test_baseline_grouped_cv.py — Python, 68 lignes [lire ici]
- tests/test_build_analysis_input.py — Python, 65 lignes [lire ici]
- tests/test_classical_model_selection_config.py — Python, 24 lignes [lire ici]
- tests/test_compare_xgboost_gabpnn_shap.py — Python, 22 lignes [lire ici]
- tests/test_full_sample_brr_summary.py — Python, 44 lignes [lire ici]
- tests/test_heldout_metrics_without_brr.py — Python, 34 lignes [lire ici]
- tests/test_missing_data_sensitivity.py — Python, 35 lignes [lire ici]
- tests/test_model_sensitivity_pipeline.py — Python, 67 lignes [lire ici]
- tests/test_sensitivity_orchestration.py — Python, 29 lignes [lire ici]
- tests/test_shap_pv_models.py — Python, 28 lignes [lire ici]
- tests/test_xgboost_shap_sensitivity.py — Python, 31 lignes [lire ici]
- LICENSE — Licence, 21 lignes [lire ici]
- README.md — Texte, 128 lignes [lire ici]