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Enregistrement W4319057825 · doi:10.1093/annweh/wxad002

Automated Coding of Job Descriptions From a General Population Study: Overview of Existing Tools, Their Application and Comparison

2023· article· en· W4319057825 sur OpenAlex
Wenxin Wan, Calvin Ge, Melissa C. Friesen, Sarah J. Locke, D. Russ, Igor Burstyn, Christopher J. O. Baker, Anil Adisesh, Qing Lan, Nathaniel Rothman, Anke Huss, Martie van Tongeren, Roel Vermeulen, Susan Peters

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

RevueAnnals of Work Exposures and Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueReliability and Agreement in Measurement
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthEuropean CommissionUniversity of Warwick
Mots-clésCoding (social sciences)Computer sciencePopulationStatisticsMedicineMathematicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Automatic job coding tools were developed to reduce the laborious task of manually assigning job codes based on free-text job descriptions in census and survey data sources, including large occupational health studies. The objective of this study is to provide a case study of comparative performance of job coding and JEM (Job-Exposure Matrix)-assigned exposures agreement using existing coding tools. METHODS: We compared three automatic job coding tools [AUTONOC, CASCOT (Computer-Assisted Structured Coding Tool), and LabourR], which were selected based on availability, coding of English free-text into coding systems closely related to the 1988 version of the International Standard Classification of Occupations (ISCO-88), and capability to perform batch coding. We used manually coded job histories from the AsiaLymph case-control study that were translated into English prior to auto-coding to assess their performance. We applied two general population JEMs to assess agreement at exposure level. Percent agreement and PABAK (Prevalence-Adjusted Bias-Adjusted Kappa) were used to compare the agreement of results from manual coders and automatic coding tools. RESULTS: The coding per cent agreement among the three tools ranged from 17.7 to 26.0% for exact matches at the most detailed 4-digit ISCO-88 level. The agreement was better at a more general level of job coding (e.g. 43.8-58.1% in 1-digit ISCO-88), and in exposure assignments (median values of PABAK coefficient ranging 0.69-0.78 across 12 JEM-assigned exposures). Based on our testing data, CASCOT was found to outperform others in terms of better agreement in both job coding (26% 4-digit agreement) and exposure assignment (median kappa 0.61). CONCLUSIONS: In this study, we observed that agreement on job coding was generally low for the three tools but noted a higher degree of agreement in assigned exposures. The results indicate the need for study-specific evaluations prior to their automatic use in general population studies, as well as improvements in the evaluated automatic coding tools.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,739
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,205 · 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