MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2278860758

A model for assessment and development of the credibility of Iran Academy of Medical Sciences

2015· article· en· W2278860758 sur OpenAlexaff
Bahareh Malekafzali, MohammadHossein Rajaeefar, Hossein Malekafzali, Farshad Pourmalek

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Health Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityStrengths and weaknessesQuality (philosophy)Political scienceLibrary scienceMedical educationPublic relationsPsychologyMedicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Aim: Assessment could be assumed as a valuable mean of highlighting the organization strengths and spotting its weaknesses. Academies are not exceptions in this regard. Knowing the items, which entail more concentrated attention, the leadership of the academy will shift the resources to compensate the extenuations. This study aimed to provide the Iran Academy of Medical Sciences (AMS) a model of assessment and development of its credibility. Methods & Materials: Reviewing the scientific literatures about the components of credibility of an organization, three components were elected, 1. Structure, 2. Performance, and 3. Acceptability. Assessing this academy, a framework for summarizing the information of other academies was developed. For the next steps, to improve the quality of the framework and to study more AMS, we decided to search the internet for more countries and academies. Results: We find that 16 indices and their 77 measures could be used to assess the AMS. Conclusion: Establishing a well-defined system with a trained staff devoted to assess the AMS activities, would be in the favor of evaluating the AMS annually; and by publication of strategic reports, AMS strengths would be reinforced and its weaknesses would be reformed.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gptMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
opusMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,902
Tête enseignante GPT0,765
Écart entre enseignants0,137 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel · Autre devis
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetOphthalmology and Visual Health ResearchCatégorieMétarechercheTravaux en français237 207