MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3041927334 · doi:10.9789/2175-5361.rpcfo.v12.8615

Translation and cross-cultural adaptation of the mixed methods appraisal tool to the brazilian context

2020· article· en· W3041927334 sur OpenAlexaff
Rafaella Queiroga Souto, Karina Sotero de Araújo Lima, Pierre Pluye, Quan Nha Hong, Kimberly Barbosa, Gleicy Karine Nascimento de Araújo-Monteiro

Notice bibliographique

RevueRevista de Pesquisa Cuidado é Fundamental Online · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensYork UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)CLARITYContext (archaeology)Computer scienceQuality (philosophy)Process (computing)PsychologyEpistemologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Transculturally translate and adapt the Mixed Methods Appraisal Tool to the Brazilian reality. Methods: The methodology followed the 10 steps determined by the transcultural translation and adaptation process conducted by one of the Working Groups of the Special Interest Group on Quality of Life and the Cultural Translation and Adaptation Group. Results: o The test with the instrument was carried out from the development of two systematic systematic reviews. The translated version obtained a strong / substantial Kappa coefficient (k = 0.67), and was titled "Method of evaluating the quality of researches with mixed methods - Version 2011". The produced version presents structural and semantic components compatible with those of the original version, allowing good understanding and brings clarity in its content. Conclusion: the translated and adapted instrument can be an important tool for scientific production in Brazil, optimizing the production of systematic reviews in the different areas of knowledge.

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)0,187
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,342
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1870,342
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,315
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista de Pesquisa Cuidado é Fundamental OnlineMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207