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Enregistrement W1966805497 · doi:10.1001/jama.284.4.478

Users' Guides to the Medical Literature

2000· article· en· W1966805497 sur OpenAlexaff
Mita Giacomini, for the Evidence-Based Medicine Working Group

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchField (mathematics)Process (computing)Data scienceEpistemologyMedicineQualitative analysisManagement scienceComputer scienceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The second part of this 2-part series on how to interpret qualitative research addresses, "what are the results," and, "how do they help me care for my patients?" Qualitative analysis is a process of summarizing and interpreting data to develop theoretical insights that describe and explain social phenomena such as interactions, experiences, roles, perspectives, symbols, and organizations. Key results are often illustrated with excerpts from interview transcripts, field notes, or documents. The results of a qualitative research report are best understood as an empirically based contribution to ongoing dialogue and exploration. Empirically based theory evolves from a process of exploration, discovery, analysis, and synthesis. Each concept should be defined carefully in a way that is meaningful to the reader. Concepts should be adequately developed and illustrated when theoretical conclusions are drawn. Arguments should be explained and justified. The qualitative research report ideally should address how the findings relate to other theories in the field. The qualitative study can provide a useful road map for understanding and navigating similar social settings interactions, or relationships. JAMA. 2000;284:478-482

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0260,025
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5040,273

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,391 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations401
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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