Structural equation model testing and the quality of natural killer cell activity measurements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Browne et al. [Browne, MacCallum, Kim, Andersen, Glaser: When fit indices and residuals are incompatible. Psychol Methods 2002] employed a structural equation model of measurements of target cell lysing by natural killer cells as an example purportedly demonstrating that small but statistically significant ill model fit can be dismissed as "negligible from a practical point of view". METHODS: Reanalysis of the natural killer cell data reveals that the supposedly negligible ill fit obscured important, systematic, and substantial causal misspecifications. RESULTS: A clean-fitting structural equation model indicates that measurements employing higher natural-killer-cell to target-cell ratios are more strongly influenced by a progressively intrusive factor, whether or not the natural killer cell activity is activated by recombinant interferon gamma (rIFN gamma). The progressive influence may reflect independent rate limiting steps in cell recognition and attachment, spatial competition for cell attachment points, or the simultaneous lysings of single target cells by multiple natural killer cells. CONCLUSIONS: If the progressively influential factor is ultimately identified as a mere procedural impediment, the substantive conclusion will be that measurements of natural killer cell activity made at lower effector to target ratios are more valid. Alternatively, if the individual variations in the progressively influential factor are modifiable, this may presage a new therapeutic route to enhancing natural killer cell activity. The methodological conclusion is that, when using structural equation models, researchers should attend to significant model ill fit even if the degree of covariance ill fit is small, because small covariance residuals do not imply that the underlying model misspecifications are correspondingly small or inconsequential.
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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 | 0,173 | 0,489 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».