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Enregistrement W2900076889 · doi:10.1093/geroni/igy023.2907

INTEGRATIVE DATA ANALYSIS OF LONGITUDINAL STUDIES: COORDINATED ANALYSIS AND MULTIPLE-STUDY REPLICATION RESEARCH

2018· article· en· W2900076889 sur OpenAlexaff
Andrea M. Piccinin, Jeffrey Kaye, Daniel K. Mroczek, Sean Clouston, Scott M. Hofer

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeReplication (statistics)Context (archaeology)Life spanLongitudinal dataLongitudinal studyLife course approachPsychologyData scienceComputer scienceDevelopmental psychologyGerontologyMedicineEpistemologyData miningBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of aging demands an integrative life-span developmental framework, involving interdisciplinary collaborations and multiple methodological approaches for understanding how and why individuals change, in both normative and idiosyncratic ways. Many issues are encountered when conducting integrative multi-study research for understanding aging-related change and prediction of health risk and for the synthesis of results across complex longitudinal studies. We emphasize the necessity of longitudinal designs for understanding developmental and aging changes and discuss methodological issues that should be considered for achieving reproducible research on within-person processes and in an international context.

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)0,596
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,775
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5960,775
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0120,015
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0070,012
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,388
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,187 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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