Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,763 | 0,745 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,224 |
| Communication savante | 0,043 | 0,069 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,062 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».