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Enregistrement W4213453208 · doi:10.1177/1525822x211070463

Combining Conceptual Frameworks on Maternal Health in Indigenous Communities—Fuzzy Cognitive Mapping Using Participant and Operator-independent Weighting

2022· article· en· W4213453208 sur OpenAlexafffund
Iván Sarmiento, Anne Cockcroft, Anna Dion, Sergio Paredes‐Solís, Abraham De Jesús-García, David Melendez, Anne Marie Chomat, Germán Darío Hernández Zuluaga, Alba Meneses-Rentería, Neil Andersson

Notice bibliographique

RevueField Methods · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFundación CeiBAMcGill University
Mots-clésWeightingConceptualizationOperator (biology)Fuzzy cognitive mapFuzzy logicComputer scienceCognitionCognitive mapKnowledge managementIndigenousManagement scienceArtificial intelligencePsychologyCognitive psychologyFuzzy setFuzzy classificationEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recurring issue in intercultural research is whose knowledge informs conceptualization and design of projects or interventions. Fuzzy cognitive mapping uses arrows and weights to represent stakeholder knowledge on causal relationships and can generate composite theories to inform research and action. Cognitive mapping is accessible across different cultures, but participant weighting is not always straightforward. We describe a procedure to combine and condense maps from different stakeholders and an alternative operator-independent weighting procedure adapted from Harris’s discourse analysis.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,270 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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