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Enregistrement W2954129194 · doi:10.1016/j.jclinepi.2019.06.015

Statistical significance did not affect time to publication in non-Cochrane systematic reviews: a metaepidemiological study

2019· article· en· W2954129194 sur OpenAlexaff
Yasushi Tsujimoto, Yusuke Tsutsumi, Yuki Kataoka, Hiraku Tsujimoto, Yosuke Yamamoto, Davide Papola, Gordon Guyatt, Shunichi Fukuhara, Toshi A. Furukawa

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesTelecommunications Advancement Foundation
Mots-clésAffect (linguistics)Systematic reviewMedicineMeta-analysisStatistical significanceCochrane collaborationMEDLINEPsychologyCochrane LibraryInternal medicineBiology

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)0,229
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,534
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2290,534
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,081
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,872
Tête enseignante GPT0,676
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeMéta-analyse
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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