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Enregistrement W4296330923 · doi:10.11124/jbies-22-00125

Revising the JBI quantitative critical appraisal tools to improve their applicability: an overview of methods and the development process

2022· article· en· W4296330923 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

RevueJBI Evidence Synthesis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical appraisalChecklistManagement scienceSystematic reviewProcess (computing)Computer scienceProcess managementMedicinePsychologyEngineeringMEDLINEPolitical scienceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

JBI offers a suite of critical appraisal instruments that are freely available to systematic reviewers and researchers investigating the methodological limitations of primary research studies. The JBI instruments are designed to be study-specific and are presented as questions in a checklist. The JBI instruments have existed in a checklist-style format for approximately 20 years; however, as the field of research synthesis expands, many of the tools offered by JBI have become outdated. The JBI critical appraisal tools for quantitative studies (eg, randomized controlled trials, quasi-experimental studies) must be updated to reflect the current methodologies in this field. Cognizant of this and the recent developments in risk-of-bias science, the JBI Effectiveness Methodology Group was tasked with updating the current quantitative critical appraisal instruments. This paper details the methods and rationale that the JBI Effectiveness Methodology Group followed when updating the JBI critical appraisal instruments for quantitative study designs. We detail the key changes made to the tools and highlight how these changes reflect current methodological developments in this field.

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)0,303
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,448
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3030,448
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,672
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,054 · 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