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Enregistrement W1979327418 · doi:10.1016/j.jclinepi.2005.08.017

A systematic review identifies a lack of standardization in methods for handling missing variance data

2006· review· en· W1979327418 sur OpenAlexaff
Natasha Wiebe, Ben Vandermeer, Robert W. Platt, Terry P. Klassen, David Moher, Nicholas Barrowman

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2006
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of OttawaMontreal Children's HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioMcGill UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMissing dataNonparametric statisticsMEDLINEComputer scienceStatisticsVariance (accounting)StandardizationMeta-analysisConsistency (knowledge bases)MedicineMachine learningMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,542
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,825
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5420,825
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,016
Bibliométrie0,0200,022
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,976
Tête enseignante GPT0,798
Écart entre enseignants0,178 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations298
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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