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Enregistrement W38219127 · doi:10.1016/j.arthro.2023.08.008

The narrator in exile

2002· article· en· W38219127 sur OpenAlexaboutno aff
Julia Lovell

Notice bibliographique

RevueTLS, the Times literary supplement/Times literary supplement on CD-ROM/TLS. Times literary supplement · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueNarrative Theory and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtLiteraturePhilosophyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical researchers constantly try to improve, but multiple studies have suggested that the quality of scientific publications is getting worse. The key to improving may be routine incorporation of metrics of study quality. Examples include the Modified Coleman Methodology Score and the Newcastle-Ottawa Scale. Although these metrics do include points for prospective versus retrospective design, they also include more general markers of robust quality such as "follow-up time," "number of patients," and "description of participant selection process." This scoring permits a delineation between comprehensive versus more limited retrospective studies. Although the Modified Coleman Methodology Score and Newcastle-Ottawa Scale are primarily tools used in systematic reviews to assess the quality of the studies included in their analysis, perhaps journals should encourage authors of original research to measure and report the quality of their manuscript, similar to the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology checklist requirement for prospective studies. Then, authors could self-regulate and consider these rubrics when designing studies. By providing a target, authors would know for what to strive. For our community to advance to the next phase of data analysis, we will need to improve the quality of our work, both from a design standpoint and a greater collective emphasis on comprehensive data input. The only way to get better is to keep score.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4840,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,215 · 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
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

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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