Parameters to increase the quality of iridology studies: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Iridology is an applied health practice whose overall aim is to better understand the constitution of an individual. There are a range of new methods which can be used to acquire and interpret images but these have not as yet been reviewed. This scoping review aims to build on previous reviews and explore publications from 2014 to 2019. This scoping review focuses on advances in iridological research methods and equipment. It followed the PRISMA-ScR guidelines and the Joanna Briggs Institute framework. The search strategy was designed in collaboration with the health sciences librarian, the principal investigator, and the researcher's supervisors. Six relevant databases were identified. The form created prior to data extraction was used to review each article. Twenty-three publications out of a total of ninety-three publications identified were included. Four main themes emerged: (1) five different types of equipment are currently used to capture iris images in humans, (2) three different iridology-related theoretical frameworks were incorporated into the various research designs, (3) two major software-based techniques were employed to evaluate iridological signs, and, (4) sixteen of the reviewed articles linked a specific pathology or syndromic health condition of the human body represented to the reflex iris map of the eyes. Computerized technological advancements in the field of iridology have helped to improve the clarity and detail of iris images and the ability to relate iridological signs to human health. The findings of this review can guide the design and methodological choices for future iridology studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».