Field validation of secondary data sources: a novel measure of representativity applied to a Canadian food outlet database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Validation studies of secondary datasets used to characterize neighborhood food businesses generally evaluate how accurately the database represents the true situation on the ground. Depending on the research objectives, the characterization of the business environment may tolerate some inaccuracies (e.g. minor imprecisions in location or errors in business names). Furthermore, if the number of false negatives (FNs) and false positives (FPs) is balanced within a given area, one could argue that the database still provides a "fair" representation of existing resources in this area. Yet, traditional validation measures do not relax matching criteria, and treat FNs and FPs independently. Through the field validation of food businesses found in a Canadian database, this paper proposes alternative criteria for validity. METHODS: Field validation of the 2010 Enhanced Points of Interest (EPOI) database (DMTI Spatial®) was performed in 2011 in 12 census tracts (CTs) in Montreal, Canada. Some 410 food outlets were extracted from the database and 484 were observed in the field. First, traditional measures of sensitivity and positive predictive value (PPV) accounting for every single mismatch between the field and the database were computed. Second, relaxed measures of sensitivity and PPV that tolerate mismatches in business names or slight imprecisions in location were assessed. A novel measure of representativity that further allows for compensation between FNs and FPs within the same business category and area was proposed. Representativity was computed at CT level as ((TPs +|FPs-FNs|)/(TPs+FNs)), with TPs meaning true positives, and |FPs-FNs| being the absolute value of the difference between the number of FNs and the number of FPs within each outlet category. RESULTS: The EPOI database had a "moderate" capacity to detect an outlet present in the field (sensitivity: 54.5%) or to list only the outlets that actually existed in the field (PPV: 64.4%). Relaxed measures of sensitivity and PPV were respectively 65.5% and 77.3%. The representativity of the EPOI database was 77.7%. CONCLUSIONS: The novel measure of representativity might serve as an alternative to traditional validity measures, and could be more appropriate in certain situations, depending on the nature and scale of the research question.
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 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 | 0,065 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».