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Enregistrement W3014855306 · doi:10.5195/jmla.2020.446

Evaluation of the experiences and needs of users of a drug information resources website

2020· article· en· W3014855306 sur OpenAlexaffabout
Jennifer E. Isenor, Melissa Helwig, Michael B. Weale, Susan K. Bowles

Notice bibliographique

RevueJournal of the Medical Library Association JMLA · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Quality and Counterfeiting
Établissements canadiensBell (Canada)Nova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalyticsResource (disambiguation)World Wide WebTest (biology)Reliability (semiconductor)Information resourceFace validityComputer scienceMedical educationPsychologyInternet privacyMedicineData scienceKnowledge managementPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This article describes the evaluation of the experiences and needs of users of the Drug Information Resources (DIR) website. The DIR website attracts traffic and use from around the world, with the highest number of users in Canada and the United States. METHODS: An online questionnaire was developed through use of a literature review and Google Analytics data. Face validity testing and test-retest reliability were completed prior to releasing the questionnaire. RESULTS: Although the Google Analytics data showed that the site is used internationally, most respondents were Canadian students. They used the site for academic and clinical purposes and reported it was easy to use, was well organized, and included required resources, and they would recommend it to others. CONCLUSION: The DIR website was found to be a valuable resource for educational and clinical use. Future studies will aim to obtain input from international users.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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