Agreement Between Two Ratings with Different Ordinal Scales
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.
Notice bibliographique
Résumé
Agreement studies, where several observers may be rating the same subject for some characteristic measured on an ordinal scale, provide important information. The weighted Kappa coefficient is a popular measure of agreement for ordinal ratings. However, in some studies, the raters use scales with different numbers of categories. For example, a patient quality of life questionnaire may ask ‘How do you feel today?’ with possible answers ranging from 1 (worst) to 7 (best). At the same visit, the doctor reports his impression of the patient’s health status as very poor, poor, fair, good, or very good. The weighted Kappa coefficient is not applicable here because the two scales have a different number of categories. In this paper, we discuss Kappa coefficients to measure agreement between such ratings. In particular, with R categories of one rating, and C categories of another, by dichotomizing the two ratings at all possible cutpoints, there are ( R −1)( C −1) possible (2×2) tables. For each of these (2×2) tables, we estimate the Kappa coefficient for dichotomous ratings. The largest estimated Kappa coefficients suggest the cutpoints for the two ratings where agreement is the highest and where categories can be combined for further analysis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découle