MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4317614913 · doi:10.12688/wellcomeopenres.18002.2

Behaviour change techniques taxonomy v1: Feedback to inform the development of an ontology

2023· preprint· en· W4317614913 sur OpenAlexaff
Elizabeth Corker, Marta M. Marques, Marie Johnston, Robert West, Janna Hastings, Susan Michie

Notice bibliographique

RevueWellcome Open Research · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésCLARITYComputer scienceTaxonomy (biology)Psychological interventionVariety (cybernetics)OntologyBehaviour changeData scienceKnowledge managementPsychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: To build cumulative evidence about what works in behaviour change interventions, efforts have been made to develop classification systems for specifying the content of interventions. The Behaviour Change Techniques (BCT) Taxonomy v1 (BCTTv1) is one of the most widely used classifications of behaviour change techniques across a variety of behaviours. The BCTTv1 was intentionally named version 1 to allow for further revisions to the taxonomy. This study aimed to gather data to improve the BCTTv1 and provide recommendations for developing it into a more elaborated knowledge structure, an ontology. Methods: Feedback from users of BCTTv1 about limitations and proposed improvements was collected through the BCT website, user survey, researchers and experts involved in the Human Behaviour-Change Project, and a consultation. In addition, relevant published research reports and other classification systems of BCTs were analysed. These data were synthesised to produce recommendations to inform the development of an ontology of BCTs. Results: A total of 282 comments from six sources were reviewed and synthesised into four categories of suggestions: additional BCTs, amendments to labels and definitions of specific BCTs, amendments to the groupings, and general improvements. Feedback suggested some lack of clarity regarding understanding and identifying techniques from labels, definitions, and examples; distinctions and relations between BCTs; and knowing what they would look like in practice. Three recommendations to improve the BCTTv1 resulted from this analysis: to review the label and definition of each BCT, the 16 groupings of BCTs, and the examples illustrating BCTs. Conclusions : This review of feedback about BCTTv1 identified the need to improve the precision and knowledge structure of the current taxonomy. A BCT ontology would enable the specification of relationships between BCTs, more precise definitions, and allow better interoperability with other ontologies. This ontology will be developed as part of the Human Behaviour-Change Project.

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)0,133
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,367
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1330,367
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,010

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 Opus0,707
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWellcome Open ResearchMême sujetBehavioral Health and InterventionsTravaux en français237 207