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Enregistrement W2302335834 · doi:10.1136/bmj.i1468

Reinventing qualitative research

2016· letter· en· W2302335834 sur OpenAlexaff
Gavin J. Andrews

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData scienceComputer scienceWorld Wide WebInformation retrievalMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I agree that The BMJ should not actively exclude qualitative research based on metrics,1 but what we need to consider is how qualitative research might be reinvented. As McCormack explains,2 much of it is currently, using a sports analogy, formulaic “post-game” interrogation. We (researchers) go all out and find “the player” (disadvantaged patient) during a break from “the game” (illness episode) …

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)0,799
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,849
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7990,849
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0120,008
Études des sciences et des technologies0,0270,169
Communication savante0,0440,120
Science ouverte0,0270,080
Intégrité de la recherche0,1310,171
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,014

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 Opus0,529
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,150 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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