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Enregistrement W2789359230 · doi:10.1097/sih.0000000000000282

Role of Scientific Theory in Simulation Education Research

2018· article· en· W2789359230 sur OpenAlexaff
Martin Pusic, Kathy Boutis, Willam C. McGaghie

Notice bibliographique

RevueSimulation in Healthcare The Journal of the Society for Simulation in Healthcare · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExplanatory powerStatement (logic)Foundation (evidence)Computer sciencePredictive powerManagement scienceEpistemologyKey (lock)Scientific theoryEconomicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STATEMENT: Scientific theories are consistent explanations about how the world works. They have been shown to be plausible not only from a large amount of independent confirmatory evidence but also because rigorous attempts at falsification have failed. Other desirable features include parsimony, scalability, explanatory, and predictive power. Scientific theories differ from models and laws in the amount of evidence available and/or the degree to which they explain nature. Learning curve theory is a scientific theory with direct applicability to simulation education researchers. In this article, the authors use the example of learning curve theory to illustrate the key features of scientific theories and how they provide a meaningful foundation for simulation-based education research programs.

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)0,166
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,274
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1660,274
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0050,058
Communication savante0,0180,020
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0110,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,392 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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