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Enregistrement W2128089549 · doi:10.1177/0002716203254765

Using Random Allocation to Evaluate Social Interventions: Three Recent U.K. Examples

2003· article· en· W2128089549 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.

Notice bibliographique

RevueThe Annals of the American Academy of Political and Social Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of East AngliaSociety for the Study of French HistoryHealth Technology Assessment ProgrammeLondon School of Hygiene and Tropical Medicine
Mots-clésPsychological interventionDisadvantagedIntervention (counseling)Randomized controlled trialHostilityPsychologyClinical trialAlternative medicineMedical educationMedicineSocial psychologyNursingPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although widely accepted in medicine and health services research, randomized controlled trials (RCTs) are often viewed with hostility by social scientists, who cite a variety of reasons as to why this approach to evaluation cannot be used to research social interventions. This article discusses the three central themes in these debates, which are those of science, ethics, and feasibility. The article uses three recent U.K. trials of social interventions (day care for preschool children, social support for disadvantaged families, and peer-led sex education for young people) to consider issues relating to the use of random allocation for social intervention evaluation and to suggest some practical strategies for the successful implementation of “social” RCTs. The article argues that the criteria of science, ethics, and feasibility can and should apply to social intervention trials in just the same way as they do to clinical trials.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,638
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,036 · 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