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Enregistrement W4253235703 · doi:10.1519/jsc.0000000000002156

Authors' Response

2017· article· en· W4253235703 sur OpenAlexaff
Andrew S. Perrotta, Andrew T. Jeklin, Benjamin A. Hives, Leah E. Meanwell, Darren E. R. Warburton

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriterion validityArtifact (error)Construct validityContent validityBiosignalStatisticsPsychologyApplied psychologyComputer scienceMathematicsArtificial intelligencePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Authors' Response: We thank Reabias de Andrade Pereira and Dr. Alexandra Sergio Silva for their interest in our article “Validity of the Elite HRV Smart Phone Application for Examining Heart Rate Variability in a Field Based Setting” (4) and the time they provided to expand on our discoveries. We acknowledge the form of validity the manuscript clarification authors are referring to as “criterion validity” and agree this type of validity was not examined in our article. However, this was not the intent of our investigation. The criterion validity the manuscript clarification authors are referring to is an assessment of the sensitivity/sampling frequency between an electrocardiograph and a heart rate monitor to collect cardiac cycles, not the direct examination of the HRV software to collect, analyze, correct for artifact, and produce a valid root mean square of the successive difference value as it is intended to. The purpose of our investigation was to assess the validity of a smartphone application (i.e., software) that when compared against the accepted gold standard, Kubios HRV 2.2 (Biosignal Analysis and Medical Imaging Group at the Department of Applied Physics, University of Kuopio, Kuopio, Finland), when using an ECG-validated heart rate monitor (3), in a field-based setting, would elicit root mean square of the successive difference values within the acceptable levels of agreement (2). We must acknowledge the distinct types of measurement validity for quantitative and qualitative research beyond that of criterion validity, such as content validity and construct validity (1). This is especially concerning for sport practitioners who are considering the introduction or interchanging of different HRV software after standardizing their collection of cardiac cycles through an ECG-validated heart rate monitor. We have encouraged further investigations to support or disprove our findings using similar or different approaches before a definitive statement toward its validation is provided. We thank the manuscript clarification authors again for their interest in our article and the time they provided to help expand on its discoveries.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,232
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,232
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0190,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1270,073

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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