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Enregistrement W2407286457 · doi:10.7202/1036142ar

Survey Research on Quality Expectations in Interpreting: The Effect of Method of Administration on Subjects’ Response Rate

2016· article· en· W2407286457 sur OpenAlexvenueno aff
Olalla García Becerra

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJunta de Andalucía
Mots-clésQuestionnaireQuality (philosophy)PsychologyComputer-assisted web interviewingThe InternetSignificant differenceApplied psychologyAdministration (probate law)Medical educationSocial psychologyMedicineMarketingComputer scienceBusinessPolitical scienceMathematicsStatisticsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of new technologies within research into interpreting quality has produced new tools that are expected to increase the number of subjects taking part in survey studies. The growth of Internet users has led to a rise of online questionnaires mainly as a result of their time saving advantages. This paper compares the response rate obtained using three different ways of presenting a questionnaire about quality expectations in interpreting to subjects: in person, via an invitation to take part in an online questionnaire and by including the questionnaire within the text of an email to the subjects. The results of this study show that the subjects tend to participate more when the questionnaire is administered in person. In general male participation was higher than female, but no significant difference was observed with respect to the method of administration. Regarding the particular field of knowledge, the group of subjects working in a scientific and technological area was the only one in which the response rate for the paper “in person” questionnaire was not notably higher than for the other methods.

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)0,313
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,467
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3130,467
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,333
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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