Orthopaedic Trauma Association Annual Meeting Program Committee: Analysis of Impact of Committee Size and Review Process on Abstract Acceptance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether scientific abstracts selected for podium presentation at the Orthopaedic Trauma Association (OTA) Annual Meeting differ based on the program committee size and/or the proportion of abstracts each committee member evaluates. METHODS: Abstract scores from the Orthopaedic Trauma Association program committee from 2010 through 2016 were obtained. All members (range, 8-9) reviewed each clinical abstract (range, 506-778) each year in a blinded fashion. The 90 top-scoring abstracts were considered "accepted" for this study. To determine the effect of reducing the committee size, all possible combinations of reviewers for each possible committee size were modeled. To determine the effect of reducing the number of abstracts each member reviewed, we used Monte Carlo simulation with 100 cycles to generate possible combinations of 1-9 reviewers for each abstract. Mean percent agreement with the actual selection was the primary outcome. RESULTS: The mean percent agreement progressively declined from 90.2% with 1 less committee member to 56.7% with only a single reviewer. For each reduction in the number of committee members, 4.4% agreement was lost. If all committee members were retained but the number of reviewers per abstract was reduced from 8 to 1, the mean percent agreement declined from 88.8% to 43.0%. Each reduction in reviewers per abstract reduced the mean percent agreement 6.3%. CONCLUSION: The findings inform program committees striving to balance the trade-off between an acceptable reduction in agreement, given a reduction in the program committee size or the proportion of abstracts each committee member evaluates.
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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 | 0,374 | 0,708 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».