Traduction franco-canadienne de l’<i>Assessment of Systematic Reviews Revised</i> (AMSTAR 2) : validation transculturelle et fidélité interjuges
Notice bibliographique
Résumé
Objectif : produire une traduction en français canadien de l’AMSTAR 2, en affirmer la validité de contenu et en examiner la fidélité interjuges. Méthodologie : selon une approche adaptée de celle proposée par Vallerand, des traductions directes et renversées ont été effectuées. Ensuite, en examinant les traductions, un premier comité d’experts a créé la version expérimentale préliminaire. Celle-ci a été modifiée par un deuxième comité d’experts. Vingt futurs professionnels de la santé ont évalué la nouvelle version avec une échelle d’ambiguïté (de 1 à 7). Les cochercheurs principaux ont examiné les éléments problématiques pour affermir la version préofficielle. Afin d’assurer la validité de contenu, une dernière rétrotraduction a été effectuée, validant une version officielle. Ensuite, 4 juges ont évalué 13 revues systématiques publiées en français à l’aide de la version officielle. Le coefficient kappa a été utilisé afin d’examiner la fidélité interjuges. Résultats : cette adaptation a permis la création d’une version franco-canadienne de l’AMSTAR 2. Son utilisation a démontré très peu d’ambiguïté (moyenne 1,15; ÉT 0,26) et une bonne fidélité interjuges (Kappa global > 0,64). Conclusion : la version franco-canadienne de l’AMSTAR 2 pourrait servir de soutien aux cliniciens, aux éducateurs et aux gestionnaires francophones au Canada lorsqu’ils cherchent à adopter une pratique factuelle.
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 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 | 0,525 | 0,734 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,020 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».