When is a research question not a research question?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research is undertaken to answer important questions yet often the question is poorly expressed and lacks information on the population, the exposure or intervention, the comparison, and the outcome. An optimal research question sets out what the investigator wants to know, not what the investigator might do, nor what the results of the study might ultimately contribute. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to estimate the extent to which rehabilitation scientists optimally define their research questions. METHODS: A cross-sectional survey of the rehabilitation research articles published during 2008. Two raters independently rated each question according to pre-specified criteria; a third rater adjudicated all discrepant ratings. RESULTS: The proportion of the 258 articles with a question formulated as methods or expected contribution and not as what knowledge was being sought was 65%; 30% of questions required reworking. The designs which most often had poorly formulated research questions were randomized trials, cross-sectional and measurement studies. CONCLUSION: Formulating the research question is not purely a semantic concern. When the question is poorly formulated, the design, analysis, sample size calculations, and presentation of results may not be optimal. The gap between research and clinical practice could be bridged by a clear, complete, and informative research question.
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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 | 0,578 | 0,768 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,037 |
| Communication savante | 0,020 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».