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Enregistrement W2620302482

Mapping Knowledge Synthesis - Part II

2014· article· en· W2620302482 sur OpenAlexaboutno aff
Αναστασία Μαλλίδου

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipFoundation (evidence)Health careKnowledge translationLibrary scienceWork (physics)Medical educationNursingSociologyMedicinePolitical scienceEngineeringKnowledge management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anastasia Mallidou, RN, PhD is an Assistant Professor, School of Nursing, University of Victoria. She completed her doctoral studies at the University of Alberta supported by the Hellenic States Scholarship (IKY) and postdoctoral fellowship supported by the Canadian Health Services Research Foundation (CHSRF) and the former Alberta Heritage Foundation for Medical Research (AHFMR). Her research interests include health services research (e.g., the impact of work environment on safety practices, residential care facilities for older people), knowledge translation/utilization, leadership, systematic reviews, health policy, and interdisciplinary education and practice.

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)0,208
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,460
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2080,460
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
Bibliométrie0,0330,044
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,005

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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