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Enregistrement W2309591643 · doi:10.1002/eat.22528

Speaking of that: Terms to avoid or reconsider in the eating disorders field

2016· article· en· W2309591643 sur OpenAlexaff
Ruth Striegel Weissman, Anne E. Becker, Cynthia M. Bulik, Guido Frank, Kelly L. Klump, Howard Steiger, Michael Strober, Jennifer J. Thomas, Glenn Waller, B. Timothy Walsh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Eating Disorders · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYEating disordersPsychologyVocabularyField (mathematics)Scientific fieldPsychotherapistCognitive psychologyPsychiatryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inspired by an article on 50 terms that, in the interest of clarity in scientific reasoning and communication in psychology, psychiatry, and allied fields, "should be avoided or at most be used sparingly and only with explicit caveats,"(1) we propose a list of terms to avoid or think twice about before using when writing for the International Journal of Eating Disorders (IJED). Drawing upon our experience as reviewers or editors for the IJED, we generated an abridged list of such terms. For each term, we explain why it made our list and what alternatives we recommend. We hope that our list will contribute to improved clarity in scientific thinking about eating disorders, and that it will stimulate discussion of terms that may need to be reconsidered in our field's vocabulary to ensure the use of language that is respectful and sensitive to individuals who experience an eating disorder.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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