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Enregistrement W3159520404 · doi:10.1002/pits.22537

When is the evidence sufficiently supportive of real‐world application? Evidence‐based practices, open science, clinical readiness level

2021· article· en· W3159520404 sur OpenAlexaff
Steven R. Shaw, Sierra Pecsi

Notice bibliographique

RevuePsychology in the Schools · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricPsychologyEvidence-based practiceScope (computer science)Psychological interventionTransparency (behavior)Relevance (law)Medical educationPandemicApplied psychologyPedagogyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Evidence‐based interventions are the standard for school psychology practice. Yet, how do professionals know when research scope, relevance, transparency, and quality are ready for real‐world application? There remain questions as to exactly how these core concepts of evidence‐based practices (EBPs) are realized. A discussion on whether psychological science can be relied on to deliver real‐world practices related to the coronavirus (COVID‐19) pandemic led IJzerman and colleagues to develop a rubric to evaluate research for real‐world application called evidence readiness level. This model is adapted for school psychologists' use in evaluating and implementing research for clinical practice. Clinical readiness level is a rubric that is designed to narrow the research‐to‐practice gap, provide criteria for EBPs, and specify the value of a scientist‐practitioner model of school psychology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,875
Tête enseignante GPT0,767
Écart entre enseignants0,108 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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