MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2803205961 · doi:10.5539/jel.v7n4p103

An Investigation of Reliability Coefficients Estimated for Decision Studies in Generalizability Theory

2018· article· en· W2803205961 sur OpenAlexvenueno aff
Ömer Kamış, Celal Deha Doğan

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryRubricPsychologyStatisticsReliability (semiconductor)MathematicsInter-rater reliabilitySocial psychologyMathematics educationRating scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aimed to compare the G and Phi coefficients estimated in Decision studies in Generalizability theory and obtained in actual cases for the same conditions of similar facets by using crossed design. The research was conducted as pure research on 120 individuals (students), six items and 12 raters. An achievement test composed of six open ended questions and a holistic rubric developed by the researcher were used in data collection. Data analysis included obtaining the G and Phi coefficients by creating actual cases for two, four and six raters followed by D studies conducted for other actual cases with different measurement conditions to make estimates. Finally, G and Phi coefficients obtained and estimated for two, four and six raters were compared separately. Findings show that G and Phi coefficients estimated in D studies by increasing the number of raters were sometimes greater than those obtained in actual cases although they were sometimes smaller. However, it was concluded that a pattern may not always exist between the G and Phi coefficients obtained in actual cases for same number of raters and those estimated in D studies.

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)0,184
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,499
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1840,499
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,388 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Education and LearningMême sujetEducational Assessment and PedagogyTravaux en français237 207