Reprint of “The Single-Case Reporting Guideline In BEhavioural Interventions (SCRIBE) 2016: Explanation and Elaboration”
Notice bibliographique
Résumé
There is substantial evidence that research studies reported in the scientific literature do not provide adequate information so that readers know exactly what was done and what was found. This problem has been addressed by the development of reporting guidelines which tell authors what should be reported and how it should be described. Many reporting guidelines are now available for different types of research designs. There is no such guideline for one type of research design commonly used in the behavioral sciences, the single-case experimental design (SCED). The present study addressed this gap. This report describes the Single-Case Reporting guideline In BEhavioural interventions (SCRIBE) 2016, which is a set of 26 items that authors need to address when writing about SCED research for publication in a scientific journal. Each item is described, a rationale for its inclusion is provided, and examples of adequate reporting taken from the literature are quoted. It is recommended that the SCRIBE 2016 is used by authors preparing manuscripts describing SCED research for publication, as well as journal reviewers and editors who are evaluating such manuscripts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| gpt | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».