Reply to Haynes and to Wang
Notice bibliographique
Résumé
from the GLI upon request, the full dataset from which the GLI Global reference equations are derived is not.Now that the GLI Global reference equations are formally recommended by the ATS, the public unavailability of the full dataset is of heightened concern. The Reasoning behind Key Decisions That Inform the GLI Global Reference Equations Is OpaqueTogether with the GLI's application of advanced modeling techniques, the size and diversity of its dataset position the GLI as a leading authority on lung function.But the reasoning behind key decisions that influence the GLI equations is opaque.Consider the decision by Quanjer and colleagues in 2012 to exclude all 5,476 observations from the Indian subcontinent and 6,137 observations from Iran; the rationale given was that the data from India, Pakistan, and Iran "did not join well" or "could not be fitted into any group" (6).Or consider the decision by Bowerman and colleagues, when creating the GLI Global reference equations in 2022, to apply extreme sample weights to observations, such that the contribution of an African American woman is weighted more than 15 times the contribution of a Venezuelan (or an Algerian or Israeli) woman (2).Although these and other decisions may well be defensible, the GLI's authority and influence are such that there now needs to be an avenue or a mechanism for greater community dialogue and input, ideally before the adoption of new guidance.The importance of transparency is amplified because of the ATS endorsement of the GLI approach.I recognize that these concerns are thorny, with no obvious solution available at present.They in no way detract from the magnitude and importance of the decision by the ATS to move away from race-specific equations.I hope that by raising these concerns, they may highlight the urgent need for working on the next iteration of non-race-specific spirometry reference equations, one that carefully and explicitly considers its intended end users, that is based on publicly available data, and that is arrived at through an open and transparent process.
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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 | 0,015 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,056 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,017 |
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 ».