Recall Salience: Concept, Use, and Estimation
Notice bibliographique
Résumé
A 1998 review of the 1994, 1996, and 1997 Canadian Travel Surveys (CTS) provided evidence that a large decline in estimated travel was related to a change in respondents' efficiency in recalling trips, in other words, to a change in trip recall salience (TRS) between the years. Because the CTS data are collected on all trips that respondents take in a month, one can examine the order in which different categories of trips are reported. Research reviewed in this article shows how the statistical significance of TRS and the estimation of a TRS scale can occur. Scale estimation is critical to work cited as making estimates of the consequence of changes in survey methodology. This research pursues the systematic estimation of TRS scales using regression. Topics covered include avoiding bias, estimation of a TRS scale using regression, and estimating bias in the CTS using a TRS scale. Because numerous surveys collect data on occurrences recalled for a given period of time, it follows that some analyses where salience is relevant will be based on data sets large enough that the ideas presented and the methodology developed will be of benefit. For other studies a caution is discussed about the impact of salience, even if a scale cannot be estimated and recall bias evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,052 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».