Systematic Review of Expert Elicitation Methods as a Tool for Source Attribution of Enteric Illness
Notice bibliographique
Résumé
Expert elicitation is a useful tool to explore sources of uncertainty and to answer questions where data are expensive or difficult to collect. It has been used across a variety of disciplines and represents an important method for estimating source attribution for enteric illness. A systematic review was undertaken to explore published expert elicitation studies, identify key considerations, and to make recommendations for designing an expert elicitation in the context of enteric illness source attribution. Fifty-nine studies were reviewed. Five key themes were identified: the expert panel including composition and recruitment; the pre-elicitation material, which clarifies the research question and provides training in uncertainty and probability; the choice of elicitation tool and method (e.g., questionnaires, surveys, and interviews); research design; and analysis of elicited data. Careful consideration of these themes is critical in designing and implementing an expert elicitation in order to reduce bias and produce the best possible results. While there are various epidemiological and microbiological methods available to explore source attribution of enteric illness, expert elicitation provides an opportunity to identify gaps in our understanding and where such studies are not feasible or available, represents the only possible method for synthesizing knowledge about transmission.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».