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Enregistrement W4206524740 · doi:10.3233/efi-211567

Creation of an online inventory for choosing critical appraisal tools

2022· article· en· W4206524740 sur OpenAlexaff
Quan Nha Hong, Julien Bouix‐Picasso, Christian Ruchon

Notice bibliographique

RevueEducation for Information · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical appraisalUsabilityComputer scienceWorkloadVariety (cybernetics)Reliability (semiconductor)CrowdsourcingPsychologyData scienceKnowledge managementWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical appraisal of evidence is performed to assess its validity, trustworthiness and usefulness in evidence-based practice. There currently exists a large number and variety of critical appraisal tools (also named risk of bias tools and quality assessment instruments), which makes it challenging to identify and choose an appropriate tool to use. We sought to develop an online inventory to inform librarians, practitioners, graduate students, and researchers about critical appraisal tools. This online inventory was developed from a literature review on critical appraisal tools and is kept up to date using a crowdsourcing collaborative web tool (eSRAP-DIY). To date, 40 tools have been added to the inventory (www.catevaluation.ca), and grouped according to five general categories: (a) quantitative studies, (b) qualitative studies, (c) mixed methods studies, (d) systematic reviews and (e) others. For each tool, a summary is provided with the following information: tool name, study designs, number of items, rating scale, validity, reliability, other information (such as existing websites or previous versions), and main references. Further studies are needed to test and improve the usability of the online inventory, and to find solutions to reduce to monitoring and update workload.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,308
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,531
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3080,531
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0400,022
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,009

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,325 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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