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Enregistrement W4224323958 · doi:10.2196/30055

The Strategies for Quantitative and Qualitative Remote Data Collection: Lessons From the COVID-19 Pandemic

2022· article· en· W4224323958 sur OpenAlexvenueno aff
Keenae M. Tiersma, Mira Reichman, Paula Popok, Zoe Nelson, Maura Barry, A. Rani Elwy, Efrén J. Flores, Kelly Irwin, Ana‐Maria Vranceanu

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésData collectionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Qualitative researchQualitative propertyData scienceComputer scienceMedicineSociologyVirologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has necessitated a rapid shift to web-based or blended design models for both ongoing and future clinical research activities. Research conducted virtually not only has the potential to increase the patient-centeredness of clinical research but may also further widen existing disparities in research participation among underrepresented individuals. In this viewpoint, we discuss practical strategies for quantitative and qualitative remote research data collection based on previous literature and our own ongoing clinical research to overcome challenges presented by the shift to remote data collection. We aim to contribute to and catalyze the dissemination of best practices related to remote data collection methodologies to address the opportunities presented by this shift and develop strategies for inclusive research.

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)0,586
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,510
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5860,510
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0190,053
Communication savante0,0250,043
Science ouverte0,0160,037
Intégrité de la recherche0,0140,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,576
Tête enseignante GPT0,635
Écart entre enseignants0,060 · 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'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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