An Empirical Comparative Assessment of Inter-Rater Agreement of Binary Outcomes and Multiple Raters
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many methods under the umbrella of inter-rater agreement (IRA) have been proposed to evaluate how well two or more medical experts agree on a set of outcomes. The objective of this work was to assess key IRA statistics in the context of multiple raters with binary outcomes. Methods: We simulated the responses of several raters (2–5) with 20, 50, 300, and 500 observations. For each combination of raters and observations, we estimated the expected value and variance of four commonly used inter-rater agreement statistics (Fleiss’ Kappa, Light’s Kappa, Conger’s Kappa, and Gwet’s AC1). Results: In the case of equal outcome prevalence (symmetric), the estimated expected values of all four statistics were equal. In the asymmetric case, only the estimated expected values of the three Kappa statistics were equal. In the symmetric case, Fleiss’ Kappa yielded a higher estimated variance than the other three statistics. In the asymmetric case, Gwet’s AC1 yielded a lower estimated variance than the three Kappa statistics for each scenario. Conclusion: Since the population-level prevalence of a set of outcomes may not be known a priori, Gwet’s AC1 statistic should be favored over the three Kappa statistics. For meaningful direct comparisons between IRA measures, transformations between statistics should be conducted.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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