Notice bibliographique
Résumé
Health research grows ever more holistic in its understanding of health and illness, more comprehensive in empirical questions, and more interdisciplinary in approaches. As we investigate social and personal aspects of health, we become drawn to social science knowledge in addition to biomedical and epidemiological perspectives. With this multidisciplinary basis for clinical knowledge comes “qualitative” research, an empirical method seemingly at odds with traditional rules of evidence and with the hierarchy of research designs propounded by evidence-based medicine.1, 2 The philosophy of evidence-based medicine suggests that as ways of knowing, induction is inferior to deduction, subjective perceptions are inferior to objective quantification, and description is inferior to inferential testing. Qualitative tenets invert these imperatives: investigators aim for inductive description using subjective interpretation. New readers of qualitative reports thus confront 3 issues. Firstly, does qualitative inquiry belong at the bottom of evidence-based medicine's traditional research design hierarchy? Secondly, if familiar rules of evidence do not apply, what features distinguish a noteworthy study? Thirdly, what is the clinical usefulness of qualitative research information compared with that of quantitative information? “Qualitative” health research is best characterised not by its qualitative data but by several assumptions about what social reality is like (ontology) and how we can best learn the truth about this reality (epistemology). These premises differ from those required to conduct, analyse, and believe in the results of quantitative research, such as a randomised controlled trial. Quantitative clinical research typically addresses biomedical questions. It tests hypothesised causal relations between quantified variables. (These include, of course, statistically “qualitative” variables, which are those that can be categorised and counted.) Quantitative research questions require key ingredients. Firstly, they require variables that describe natural phenomena coupled with a belief that these variables exist and can be measured objectively. Secondly, they require a belief that …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Éditorial Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Éditorial Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,596 | 0,659 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,106 |
| Communication savante | 0,043 | 0,066 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».