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Enregistrement W3207526553 · doi:10.1177/15586898211037412

<i>Weight of Evidence</i> : Participatory Methods and Bayesian Updating to Contextualize Evidence Synthesis in Stakeholders’ Knowledge

2021· article· en· W3207526553 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Mixed Methods Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensCARE CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPierre Elliott Trudeau Foundation
Mots-clésStakeholderTransformative learningContext (archaeology)Knowledge translationEvidence-based practicePsychologyCitizen journalismData scienceManagement scienceComputer scienceKnowledge managementSociologyPublic relationsMedicinePolitical scienceAlternative medicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mixed methods research is well-suited to grapple with questions of what counts as valid knowledge across different contexts and perspectives. This article introduces Weight of Evidence as a transformative procedure for stakeholders to interpret, expand on and prioritize evidence from evidence syntheses, with a focus on engaging populations historically excluded from planning and decision making. This article presents the procedure's five steps using pilot data on perinatal care of immigrant women in Canada, engaging family physicians and birth companions. Fuzzy cognitive mapping offers an accessible and systematic way to generate priors to update published literature with stakeholder priorities. Weight of Evidence is a transparent procedure to broaden what counts as expertise, contributing to a more comprehensive, context-specific, and actionable understanding.

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.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,665
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,078 · 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