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Enregistrement W2060496272 · doi:10.1177/1049731507303958

The Use of Propensity Scores as a Matching Strategy

2007· article· en· W2060496272 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueResearch on Social Work Practice · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickMcMaster UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropensity score matchingProsocial behaviorPsychologyMatching (statistics)National Longitudinal SurveysLongitudinal studyBaseline (sea)Socioeconomic statusDevelopmental psychologySocial psychologyClinical psychologyDemographyMedicineSociologyDemographic economicsPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: This study reports on the concept and method of linear propensity scores used to obtain a comparison group from the National Longitudinal Survey of Children and Youth to assess the effects of a longitudinal, structured arts program for Canadian youth (aged 9 to 15 years) from low-income, multicultural communities. Method: This study compares 183 children in a community arts project to 183 children from a national longitudinal survey using propensity score matching. The variables included baseline scores of child-rated conduct problems, indirect aggression, emotional problems, self-esteem, and prosocial behavior and child gender, person most knowledgeable (PMK) education, PMK marital status, household income, and family functioning. Results: Mean score comparison showed that the groups were very similar on all covariates. Conclusions: Propensity score matching offers an alternative to true randomization that is cost-effective and convenient, particularly important for social work research in community-based organizations with a limited budget.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,406
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,121 · 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