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Enregistrement W4220983907 · doi:10.21203/rs.3.rs-1071626/v1

Building a Transdisciplinary Expert Consensus on the Cognitive Drivers of Performance Under Pressure: An International Multi-panel Delphi Study

2022· preprint· en· W4220983907 sur OpenAlexafffund
Lucy Albertella, Rebecca Kirkham, Amy B. Adler, John Crampton, Sean P. A. Drummond, Gerard J. Fogarty, James J. Gross, Leonard D. Zaichkowsky, Judith P. Andersen, Paul T. Bartone, Danny Boga, Jeffrey Bond, Tad T. Brunyé, Mark J. Campbell, Liliana G Ciobanu, Scott R. Clark, Monique F. Crane, Arne Dietrich, Tracy Jill Doty, James E. Driskell, Ivar Fahsing, Stephen M. Fiore, Rhona Flin, Joachim Funke, Justine M. Gatt, Peter Hancock, Craig A. Harper, Andrew Heathcote, Kristin J. Heaton, Werner Helsen, Erika K. Hussey, Robert B. Jackson, Sangeet Khemlani, William D. S. Killgore, Sabina Kleitman, Andrew M. Lane, Shayne Loft, Clare MacMahon, Samuele Marcora, Frank McKenna, Carla Meijen, Vanessa Moulton, Gene Moyle, Eugene Nalivaiko, Donna O’Connor, Dorothea O’Conor, Debra Patton, Mark Piccolo, Coleman Ruiz, Linda Schücker, Ronald E. Smith, Sarah Smith, Chava Sobrino, Melba C. Stetz, D B Stewart, Paul Taylor, Andrew Tucker, Haike E. van Stralen, Joan N. Vickers, Troy A. W. Visser, Frederick Walker, Mark W. Wiggins, Mark C. Williams, Leonard Wong, Eugene Aidman, Murat Yücel

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCilagDefence Science and Technology GroupNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchFederal Aviation AdministrationServierH. Lundbeck A/SDepartment of Industry, Innovation and Science, Australian GovernmentEisaiDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaMonash UniversityScience Foundation IrelandMedical Research CouncilWilson FoundationAustralian Research CouncilDepartment of Defence, Australian GovernmentUniversity of SydneyAustralian GovernmentEuropean Regional Development FundU.S. Department of Defense
Mots-clésDelphi methodDelphiCognitionKnowledge managementComputer sciencePsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,464
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,111 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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