Notice bibliographique
Résumé
A n interesting phenomenon has begun to emerge in health care, one that wethink needs to be examined a little more closely. It’s a phenomenon that we refer to as the bastardization of research designs. The phenomenon is seen most often in qualitative designs. Some refer to the process as the development or improvement of research designs; others see it as poor science. The major concern here is with the use of a research design developed by anthropology and borrowed by health care disciplines, called ethnography. All research designs were developed through trial and error to arrive at answers (dependable answers that reflected truth or fact) to common questions being asked by scientists. The earliest of the designs, the one with the longest his-tory, is the experimental design. At its heart is the basic concept of “experimen-tation, ” or changing something to see what will happen, in which a variable is selected to be “manipulated ” or changed. If the variable is not manipulated or changed, we do not have an experimental design. It is as simple as that. All research designs have a part of the design and a research process that is the signature to the design. Over time, there have been variations to the design, with
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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 | 0,042 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,067 |
| Communication savante | 0,022 | 0,054 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».