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Enregistrement W2801228313 · doi:10.2196/resprot.7655

Addressing Participant Validity in a Small Internet Health Survey (The Restore Study): Protocol and Recommendations for Survey Response Validation

2018· article· en· W2801228313 sur OpenAlexvenueno aff
James DeWitt, Benjamin D. Capistrant, Nidhi Kohli, B. R. Simon Rosser, Darryl Mitteldorf, Enyinnaya Merengwa, William West

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)The InternetComputer scienceData deduplicationPopulationSocial mediaWorld Wide WebSurvey methodologyData scienceApplied psychologyPsychologyComputer securityMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While deduplication and cross-validation protocols have been recommended for large Web-based studies, protocols for survey response validation of smaller studies have not been published. OBJECTIVE: This paper reports the challenges of survey validation inherent in a small Web-based health survey research. METHODS: The subject population was North American, gay and bisexual, prostate cancer survivors, who represent an under-researched, hidden, difficult-to-recruit, minority-within-a-minority population. In 2015-2016, advertising on a large Web-based cancer survivor support network, using email and social media, yielded 478 completed surveys. RESULTS: Our manual deduplication and cross-validation protocol identified 289 survey submissions (289/478, 60.4%) as likely spam, most stemming from advertising on social media. The basic components of this deduplication and validation protocol are detailed. An unexpected challenge encountered was invalid survey responses evolving across the study period. This necessitated the static detection protocol be augmented with a dynamic one. CONCLUSIONS: Five recommendations for validation of Web-based samples, especially with smaller difficult-to-recruit populations, are detailed.

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)0,711
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,750
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7110,750
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0130,010
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,017

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 Opus0,962
Tête enseignante GPT0,751
Écart entre enseignants0,212 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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