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Enregistrement W3203399286 · doi:10.1111/jep.13622

Rethinking researcher bias in health research

2021· article· en· W3203399286 sur OpenAlexaff
Stephen Buetow, Kristina Zawaly

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensInuit Tapiriit KanatamiFirst Nations University of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituatedPrejudice (legal term)PsychologyTransparency (behavior)SubjectivitySocial psychologyEpistemologyPolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bias is an ambiguous term, defined in different ways. In conventional usage, it indicates unwarranted prejudice. However, in health research, the notion that bias is invariably bad is biased. Although research bias is an error that is always harmful, researcher bias is a tendency to think in a particular way that may obscure or illuminate attempts to address research questions. Researcher bias begins with pre-judgements whose continuing evaluation infuses the subjectivity of researchers as persons who are socially situated in health sciences focusing on human subjects. Two sets of conditions can make this bias in health researchers useful. The first is volume control. Researchers can vary the loudness of their own and other voices in different research environments. The second condition is smart working. It balances researcher bias against analytic thinking to work creatively with irregularity and uncertainty. Thus, health researchers need to bring their biases to consciousness. A dialectical approach can then engage the biases as conversational partners to innovate health policy that is informed by principles including transparency, good faith and tolerance. Less critical than whether researchers are biased is whose interests their bias serves given their positionality and role.

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)0,773
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,954
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7730,954
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,046
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,920
Tête enseignante GPT0,799
Écart entre enseignants0,121 · 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'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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