Notice bibliographique
Résumé
The EDDA Study Designs Taxonomy (v2.0) was developed by the Evidence in Documents, Discovery, and Analytics (EDDA) Group: Tanja Bekhuis (Principal Scientist); Eugene Tseytlin (Systems Developer); Ashleigh Faith (Taxonomist); Faina Linkov (Epidemiologist). This work was made possible, in part, by the US National Library of Medicine, National Institutes of Health, grant no. R00LM010943. Foundational research is described in Bekhuis T, Demner Fushman D, Crowley RS. Comparative effectiveness research designs: an analysis of terms and coverage in Medical Subject Headings (MeSH) and Emtree. Journal of the Medical Library Association (JMLA). 2013 April;101(2):92-100. PMC3634392. Coverage of the terminology appearing in JMLA was extended with terms from MeSH, NCI Thesaurus (NCI), Emtree, the HTA Database Canadian Repository [international repository for health technology assessment], and Robert Sandieson's synonym ring for research synthesis. Collected terms were enriched with terms from the NCI Metathesaurus. Variants include synonyms for preferred terms, singular and plural forms, and American and British spellings. Definitions, if they exist, are mainly from MeSH, NCI, Emtree, and medical dictionaries. The EDDA Study Designs Taxonomy by Tanja Bekhuis and Eugene Tseytlin is licensed under a Creative Commons Attribution–NonCommercial–ShareAlike 4.0 International License.
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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 | 0,105 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,110 | 0,023 |
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 ».