Reviewer agreement in scoring 419 abstracts for scientific orthopedics meetings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The selection of presentations at orthopedic meetings is an important process. If the peer reviewers do not consistently agree on the quality score, the review process is arbitrary and open to bias. The aim of this study was: (1) to describe the inter-reviewer agreement of a previously designed scoring scheme to rate abstracts submitted for presentation at meetings arranged by the Dutch Orthopedic Association; (2) to test whether the quality of reporting of submitted abstracts increased in the years after the introduction of the scoring scheme; and (3) to examine whether a review process with a larger workload had lower interrater agreement. METHODS: We calculated intraclass correlation coefficients (ICC) to measure the level of agreement among reviewers using the International Society of the Knee (ISK) quality-of-reporting system for abstracts. Acceptance rate and quality of the abstracts are described. RESULTS: Of 419 abstracts, 229 (55%) were accepted. Inter-reviewer agreement to rate abstracts was substantial (0.68; 95% CI: 0.47-0.83) to almost perfect (0.95; 95% CI: 0.92-0.97) and did not change over the eligible time period. A smaller proportion of abstracts were accepted after 2004. The mean ISK abstract score (with a maximum of 100 points) for accepted abstracts ranged from 60 (95% CI: 58-63) to 64 (95% CI: 62-66). The mean ISK abstract score for rejected abstracts varied from 46 (95% CI: 40-51) to 51 (95% CI: 47-55). Average scores for accepted and rejected abstracts did not change with time. The degree of workload of the reviewers did not influence their level of agreement. INTERPRETATION: The ISK abstract rating system has an excellent interobserver agreement. Other scientific orthopedic meetings should consider adopting this ISK rating system for further evaluation in a local or international setting.
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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 | 0,401 | 0,547 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».