Development of a Coding and Crosswalk Tool for Occupations and Industries
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Job coding into a standard occupation or industry classification is commonly performed in occupational epidemiology and occupational health. Sometimes, it is necessary to code jobs into multiple classifications or to convert job codes from one classification to another. We developed a generic tool, called CAPS-Canada (http://www.caps-canada.ca/), that combines a computer-assisted coding tool covering seven International, Canadian and US occupation and industry classifications and an assistant facilitating crosswalks from one classification to another. The objectives of this paper are to present the different functions of the CAPS-Canada tool and to assess their contribution through an inter-rater reliability study. Method: The crosswalk assistant was built based on a database of >30,000 jobs coded during a previous project. We evaluated to what extent it would allow automatic translation between pairs of classifications. The influence of CAPS-Canada on agreement between coders was assessed through an inter-rater reliability study comparing three approaches: manual coding, coding with CAPS-Canada without the crosswalk assistant, and coding with the complete tool. The material for this trial consisted of a random sample of 1000 jobs extracted from a case-control study and divided into three subgroups of equivalent size. Results: Across the classification systems, the crosswalk assistant would provide useful information for 83-99% of jobs (median 95%) in a population similar to ours. Eighteen to eighty-one percent of jobs (median 56%) could be entirely automatically recoded. Based on our sample of 1000 jobs, inter-rater reliability in occupation coding ranged from 35.7 to 66.5% (median 53.7%) depending on the combination of classification/resolution. Compared with manual coding, the use of CAPS-Canada substantially improved inter-rater reliability. Conclusion: CAPS-Canada is an attractive alternative to manual coding and is particularly relevant for coding a job into multiple classifications or for recoding jobs into other classifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».