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Enregistrement W4225015069 · doi:10.3758/s13428-022-01861-0

Accuracy of paper-and-pencil systematic observation versus computer-aided systems

2022· article· en· W4225015069 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

RevueBehavior Research Methods · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesUniversidad Autónoma de MadridUniversity of Auckland
Mots-clésPencil (optics)Computer scienceComputer-aidedComputer graphics (images)Artificial intelligenceProgramming languageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer-aided behavior observation is gradually supplanting paper-and-pencil approaches to behavior observation, but there is a dearth of evidence on the relative accuracy of paper-and-pencil versus computer-aided behavior observation formats in the literature. The current study evaluated the accuracy resulting from paper-and-pencil observation and from two computer-aided behavior observation methods: The Observer XT® desktop software and the Big Eye Observer® smartphone application. Twelve postgraduate students without behavior observation experience underwent a behavior observation training protocol. As part of a multi-element design, participants recorded 60 real clinical sessions randomly assigned to one of the three observation methods. All three methods produced high levels of accuracy (paper-and-pencil, .88 ± .01; The Observer XT, .84 ± .01; Big Eye Observer, .84 ± .01). A mixed linear model analysis indicated that paper-and-pencil observation produced marginally superior accuracy values, whereas the accuracy produced by The Observer XT and Big Eye Observer did not differ. The analysis suggests that accuracy of recording was mediated by the number of recordable events in the observation videos. The implications of these findings for research and practice are discussed.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,822
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,208 · 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