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Enregistrement W2018205196 · doi:10.1111/j.0006-341x.2001.00584.x

Inference Procedures for Assessing Interobserver Agreement among Multiple Raters

2001· article· en· W2018205196 sur OpenAlexafffund
Mekibib Altaye, Allan Dormer, Neil Klar

Notice bibliographique

RevueBiometrics · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueReliability and Agreement in Measurement
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStatisticsGoodness of fitMathematicsNominal levelConfidence intervalBinomial distributionRange (aeronautics)InferenceSample size determinationBinomial (polynomial)Multiple comparisons problemStatistical inferenceComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a new procedure for constructing inferences about a measure of interobserver agreement in studies involving a binary outcome and multiple raters. The proposed procedure, based on a chi-square goodness-of-fit test as applied to the correlated binomial model (Bahadur, 1961, in Studies in Item Analysis and Prediction, 158-176), is an extension of the goodness-of-fit procedure developed by Donner and Eliasziw (1992, Statistics in Medicine 11, 1511-1519) for the case of two raters. The new procedure is shown to provide confidence-interval coverage levels that are close to nominal over a wide range of parameter combinations. The procedure also provides a sample-size formula that may be used to determine the required number of subjects and raters for such studies.

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)0,314
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,664
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3140,664
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0130,008
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0090,007
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,097 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations37
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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