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Enregistrement W2039620387 · doi:10.1016/s0840-4704(10)60432-2

Adventures in Research Land: <i>Another Glance “Through the Looking Glass” to See What Constitutes Research</i>

2001· article· en· W2039620387 sur OpenAlexaff
Ann Casebeer, Marja J. Verhoef

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpistemologyPerspective (graphical)HarmQuality (philosophy)Subject (documents)AdventureRule of thumbPsychologySociologyComputer scienceSocial psychologyArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are many frames and rules of thumb for determining what constitutes 'research'. Some views are directed by the perspective or philosophical underpinnings of particular disciplines or approaches to research. Others are guided by rules concerning or definitions of what 'evidence' is, or whether 'new' knowledge is created. A recent paper by Jarvis suggests that we should differentiate among research, evaluation and measures to assure quality, and that this may help us steer a course through the roles and reasons for these various and varying activities. While the desire to clarify some distinct territory for what constitutes research versus something else is understandable, we argue that these distinctions in the end are at best unhelpful, can be misleading and actually do more harm than good--which in itself is an outcome that good research should avoid. This brief report is not a critique of the specific nomenclature suggested by Jarvis or other existing frames for identifying 'research'. Our intent is rather to begin a more general commentary on the very subject raised near the end of Jarvis's paper: "The three primary approaches to reviewing what we do are research, evaluation and quality assurance. There are similarities, differences and overlaps among these three approaches. They are part of a continuum with no clear distinctions between them."

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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0130,085
Communication savante0,0350,050
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0150,037
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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.

Tête enseignante Opus0,462
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2001
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Résumé présentoui

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