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Enregistrement W2904879297 · doi:10.47513/mmd.v10i4.633

Clinical music study quality assessment scale (Musiquas) 1st edition

2018· article· en· W2904879297 sur OpenAlexaboutno aff
Artur C. Jaschke, Laura Eggermont, Sylka Uhlig, E.J.A. Scherder

Notice bibliographique

RevueMusic and Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)Quality (philosophy)Delphi methodQuality assessmentRating scalePsychologyComputer scienceMedicineExternal quality assessmentGeographyCartographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Publications in scientific journals have extensively used assessment scales to address methodological quality. So far there is no scale which assesses the quality of studies in the vast amount of music related sciences.The clinical music study quality assessment scale (Musiquas) addresses this issue providing a 10-point rating scale. Studies are assessed on four general categories: Selection, Control criteria, Exposure and Outcome.Musiquas is based on the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for assessing the quality of studies in meta-analyses and attuned by the authors to fit the demand of quality assessment in the wide array of clinical music studies.A three round Delphi procedure as well as open online commentaries contributed to the creation of the assessment scale presented here.Conclusively, this scale will contribute to higher quality methodologies in systematic reviews and meta analyses in music sciences and intervention research.

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)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,265
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,265
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,265 · 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
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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