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Enregistrement W3117174670 · doi:10.1017/s0266462320001130

OP457 A Collaborative Horizon Scanning Alert For Disinvestment And Early Awareness

2020· article· en· W3117174670 sur OpenAlexaboutno aff
Vigdis Lauvrak, Kelly Farrah, Rosmin Esmail, Anna Lien Espeland, Elisabet Hafstad, Ingrid Harboe, Ingrid Kristine Ohm, Antonio Migliore, Leigh-Ann Topfer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisinvestmentAgency (philosophy)NoticeMedicinePublic relationsBusinessPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction In 2019, the Norwegian Institute for Public Health and Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health (CADTH) received support from HTAi to produce a quarterly current awareness alert for the HTAi Disinvestment and Early Awareness Interest Group in collaboration with the HTAi Information Retrieval Interest Group. The alert focuses on methods and topical issues, and broader forecasts of potentially disruptive technologies that may be of interest to those involved in horizon scanning and disinvestment initiatives in health technology assessment (HTA). Methods Information specialists at both agencies developed search strategies for disinvestment and for horizon scanning in PubMed and Google. The template for the alert was based on an e-newsletter developed by the Information Retrieval Interest Group. Information specialists and researchers reviewed the monthly (PubMed) and weekly (Google) search results and selected potentially relevant publications. Additional sources were also identified through regular HTA and horizon scanning work. Results Alerts are posted quarterly on the HTAi Interest Group website; members receive an email notice when new alerts are available. While the revised PubMed searches are identifying relevant information, Google alerts have been disappointing, and this search may need to be revised further or dropped. When the one-year pilot project ends, in Fall 2020, interest group members will be surveyed to see if the alerts were useful, and whether they have suggestions for improving them. Conclusions Collaborating on this alert service reduces duplication of effort between agencies, and makes new research in horizon scanning and disinvestment more accessible to colleagues in other agencies working in these areas.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2250,105

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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