MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2169476270 · doi:10.1093/her/cyl108

Improving measurement in health education and health behavior research using item response modeling: introducing item response modeling

2006· article· en· W2169476270 sur OpenAlexfundno aff
Mark Wilson, Diane D. Allen, Jiachen Li

Notice bibliographique

RevueHealth Education Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Public Health ServiceUniversity of British Columbia
Mots-clésItem response theoryPolytomous Rasch modelRespondentPsychosocialComputer scienceApplied psychologySample (material)PsychometricsPsychologyScale (ratio)Data scienceClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is the first of several papers designed to demonstrate how the application of item response models in the behavioral sciences can be used to enhance the conceptual and technical toolkit of researchers and developers and to understand better the psychometric properties of psychosocial measures. The papers all use baseline data from the Behavior Change Consortium data archive. This paper begins with an introduction to item response models, including both dichotomous and polytomous versions. The concepts of respondent and item location, model interpretation, standard errors and testing model fit are introduced and described. A sample analysis based on data from the self-efficacy scale is used to illustrate the concepts and techniques.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,209
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,347
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2090,347
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0080,015
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,567
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,047 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Education ResearchMême sujetBehavioral Health and InterventionsTravaux en français237 207