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Enregistrement W3113047186 · doi:10.1186/s13643-021-01787-2

CogTale: an online platform for the evaluation, synthesis, and dissemination of evidence from cognitive interventions studies

2021· article· en· W3113047186 sur OpenAlexaff
Julieta Sabatés, Sylvie Belleville, Mary Castellani, Tzvi Dwolatzky, Benjamin M. Hampstead, Amit Lampit, Sharon Sanz Simon, Kaarin J. Anstey, Belinda Goodenough, Serafino G. Mancuso, Davis Marques, Richard Sinnott, Alex Bahar‐Fuchs

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingDementia AustraliaDementia Collaborative Research Centres, AustraliaNational Institutes of HealthUniversity of MelbourneDementia Australia Research Foundation
Mots-clésMedicinePsychological interventionCognitionMedical educationNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic reviews and meta-analyses are critical in health-related decision-making, and are considered the gold standard in research synthesis methods. However, with new trials being regularly published and with the development of increasingly rigorous standards of data synthesis, systematic reviews often require much expertise and long periods of time to be completed. Automation of some of the steps of evidence synthesis productions is a promising improvement in the field, capable of reducing the time and costs associated with the process.This article describes the development and main characteristics of a novel online repository of cognitive intervention studies entitled Cognitive Treatments Article Library and Evaluation (CogTale). The platform is currently in a Beta Release phase, as it is still under development. However, it already contains over 70 studies, and the CogTale team is continuously coding and uploading new studies into the repository. Key features include advanced search options, the capability to generate meta-analyses, and an up-to-date display of relevant published studies.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,206
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,206
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0300,022
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1620,059

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 Opus0,942
Tête enseignante GPT0,659
Écart entre enseignants0,284 · 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
DomaineÉvaluation
GenreLogiciel

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

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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