Redesign on the fly: Safer Bars and the Toronto experience
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we describe the experiences and lessons learned at the 18-month mark of the Safer Bars project, a three-year randomised control evaluation of an intervention to reduce bar violence. As part of the planning for the project, findings and lessons from bar-room intervention and observation research in Australia (Homel et al. 1997), the US (Saltz & Stanghetta 1997), the UK (MCM Research 1993), Canada (Graham & Wells 2001; Wells & Graham & West 1998), and elsewhere (see review by Graham 2000) were incorporated into the study methods and design. The project team also included investigators and consultants who were experienced with the workings of bars. In addition, the intervention had been tested extensively throughout the province of Ontario (see Chandler-Coutts et al. 2000). Nevertheless, as so happens in real-world research, the implementation of this large-scale project in Toronto, Canada encountered a number of challenges and setbacks. This paper describes the major challenges and how they were addressed.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,019 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».