The OMERACT First-time Participant Program: Fresh Eye from the New Guys
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the experience of the first-time participant (newbie) training program at the Outcome Measures in Rheumatology (OMERACT) 2016 meeting. METHODS: We conducted new participant sessions at OMERACT 2016, including a 2-h introductory session on Day 1 followed by 1-h evening followup sessions on days 1-4. Pre- and post-meeting surveys assessed participants' levels of comfort with the principles of the OMERACT Filter 2.0 (the essential tools for OMERACT methodology) and the different types of OMERACT sessions, and whether participants felt welcome. In addition, on the final day, a nominal group technique was used to elicit problematic components of the meeting and to develop solutions to those problems. RESULTS: Of the 43 new attendees, 38 participated in the introductory session and 14-18 attended the followup sessions. Comparing Day 1 (preintroductory session) to days 1-3 (post), a similar proportion understood different types of sessions extremely well [45% (pre) versus 47%, 44%, and 36% (post), respectively], and a higher proportion understood principles of the OMERACT filter extremely well [22% (pre) versus 55%, 44%, and 40% (post), respectively]. Most reported feeling welcome (86.7%) and felt they contributed to breakout sessions (93.3%) on the evening of Day 1; results were sustained on days 2-3. The most commonly reported "best" experience included the OMERACT culture and the most common reported experience needing improvement included facilitation issues during breakouts. CONCLUSION: The first-time participants came to OMERACT 2016 with a high baseline level of understanding. They rapidly attained a high comfort level with participation and provided concrete and innovative solutions to the most commonly reported experiences needing improvement.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».