Planning and analysis of measurement reliability studies
Notice bibliographique
Résumé
In the traditional plan for assessing the reliability of a measurement system, a number of raters each measure the same group of subjects. If the system has a large number of raters, we recommend a new set of plans that has two advantages over the traditional plan. First, the proposed plans provide greater precision for estimating the intraclass correlation coefficient with the same total number of measurements. Second, the plans are flexible and can be adapted to constraints on the number of times any subject can be assessed or the number of times any rater can make an assessment. We provide a simple tool for planning a reliability study, access to the software for the planning in the case where there are constraints and an example to demonstrate the analysis of data from the proposed plans. The Canadian Journal of Statistics 39: 344–355; 2011 © 2011 Statistical Society of Canada Dans un plan traditionnel pour déterminer la fiabilité d'un système de mesures, plusieurs évaluateurs mesurent tous les sujets d'un même groupe. Lorsqu'il y a un grand nombre d'évaluateurs, nous recommandons un nouvel ensemble de plans qui possède deux avantages par rapport au plan traditionnel. Premièrement, les plans proposés procurent une plus grande précision pour l'estimation du coefficient de corrélation intraclasse avec un même nombre de mesures. Deuxièmement, ces plans sont flexibles et ils peuvent être modifiés pour contraindre le nombre d'évaluations par sujet ou encore le nombre de mesures faites par un évaluateur. Nous suggérons un outil facile d'utilisation pour planifier une étude de fiabilité et pour utiliser le logiciel de planification lorsqu'il y a des contraintes. Nous présentons aussi un exemple pour illustrer l'analyse de données partir des plans proposés. La revue canadienne de statistique 39: 344–355; 2011 © 2011 Société statistique du Canada
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».