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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 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.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,248
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