Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Whenever developing training competencies, tools to support clinical practice or a response to a professional issue, seeking the opinion of experts is a common approach. By working to identify a consensus position, researchers can report findings on a specific question (or set of questions) that are based on the knowledge and experience of experts in their field. However, there are challenges to this approach. For example, what should be done when consensus cannot be reached? How can experts be engaged in a way that allows them to consider objectively the views of others and—where appropriate—change their own opinions in response? One approach that attempts to provide a clear method for gathering expert opinion is the Delphi technique . The Delphi technique was first developed in the 1950s by Norman Dalkey and Olaf Helmer in an attempt to gain reliable expert consensus. Specifically, they developed an approach—named after the Ancient Greek Oracle of Delphi , who could predict the future—which promoted anonymity and avoided direct confrontation between experts, so that the methods employed “…appear to be more conducive to independent thought on the part of the experts and to aid them in the gradual formation of a considered opinion ”.1 Though the original Delphi study was linked to the defence industry, the technique has spread to other research areas, including nursing.2 As with all research methods, the Delphi technique has evolved since it was first reported on in the 1960s. However, many of the fundamental characteristics of the approach still remain from Dalkey and Helmer’s original outline. First, the overarching approach is based on a …
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle