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Enregistrement W2897499075 · doi:10.1007/s11136-018-2020-3

Making a picture worth a thousand numbers: recommendations for graphically displaying patient-reported outcomes data

2018· article· en· W2897499075 sur OpenAlexaff
Claire Snyder, Katherine Clegg Smith, Bernhard Holzner, Yonaira M. Rivera, Elissa Bantug, Michael Brundage

Notice bibliographique

RevueQuality of Life Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchJohns Hopkins UniversityPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésComparative effectiveness researchStakeholderMedicineMedical educationPie chartMEDLINEMeaning (existential)Presentation (obstetrics)PsychologyAlternative medicinePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,447
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,447
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0230,030
Science ouverte0,0090,009
Intégrité de la recherche0,0070,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,022

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 Opus0,496
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,049 · 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'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations126
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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