Development of a fraud detection plan in a survey of canadian abortion providers.
Notice bibliographique
Résumé
Context: Prevention and detection of fraudulent online survey responses is challenging for researchers. Objective: Describe the development and implementation of a fraudulent response identification plan in the online Canadian Abortion Provider Survey (CAPS). Study Design: Development and piloting of a fraud detection algorithm in collaboration with the Research Ethics Board (REB), a biostatistician, and CAPS co-investigators. Dataset: The CAPS data was collected as part of a cross-sectional, anonymized, self-administered, online survey using the Research Electronic Data Capture (REDCap) platform between July and December 2020. Population Studied: The survey targeted physicians, nurse practitioners, and administrators who provided abortion care in Canada in 2019. Results: The authors used a two-phase approach to detect fraud. After extensive piloting, phase one of the fraud detection algorithm flagged respondents with: (1) nonsensical or non-probable response combinations that could indicate fraudulence; (2) survey completion date after October 2020 (when the first potential fraudulent responses were identified); and (3) use of a suspicious email address to request remuneration/future contact, including those with alternating letters and numbers and similar name patterns that were not linked to traceable individuals. With REB approval, the separate main survey and remuneration survey were linked using timestamps. Phase one protected respondents who provided: (1) free-text responses specific to abortion provision; and (2) email addresses with academic or medical institution domains. After phase one, all respondents were included, excluded, or marked for further review. During phase two, study personnel reviewed the records for respondents marked for further review, for additional nonsensical, non-probable or protective open-text responses. All respondents (n=933) were either marked for inclusion (n=518) or exclusion (n=415) after team consensus was reached. Conclusions: Prevention and identification of fraud in surveys is key to optimize data integrity. The authors used an iterative process including human based identification of potential indicators of fraudulent / non fraudulent responses to build a score, balancing computer- with human-based analysis of potential indicators and their weight towards an overall score and final decision on scoring system and removal of flagged respondents. This may inform REB and researchers conducting online surveys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,122 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».