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Enregistrement W4402456813 · doi:10.3389/fvets.2024.1444023

Aligning valid research outcomes with stakeholder values—what do they need for decision-making?

2024· article· en· W4402456813 sur OpenAlexaff
David G. Renter, Jan M. Sargeant, Annette M. O’Connor, Audrey Ruple

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderManagement sciencePsychologyEnvironmental resource managementPolitical sciencePublic relationsEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is derived from a presentation given by the first author at the 2024 Symposium for the Calvin Schwabe Award, presented to Dr. Jan Sargeant for Lifetime Achievement in Veterinary Epidemiology and Preventive Medicine. Researchers must work toward ensuring validity throughout the research process, but we also should ensure that our resulting outcomes are specified to appropriately inform and enable decision-making by the end-users. Given the scope and diversity of topics addressed by veterinary researchers, the potential beneficiaries or stakeholders of our research also varies. Stakeholders or end-users may include veterinary practitioners, other researchers, livestock owners, "pet parents," government officials, corporate entities, or the general public in the case of public health or food security and safety issues. Current research in animal agriculture provides an opportunity to consider research outcomes in a sustainability framework which concurrently values social, economic, and environment impacts of animal health and management decisions. In companion animals, contemporary issues of affordability and access to care, quality of life, or compliance effects on efficacy, also extend the spectrum of relevant research outcomes. In these cases, traditional measures of animal health, such as morbidity, mortality, or weight gain, may not be the most relevant for the end-users. Furthermore, if studies are not designed and analyzed with well-defined primary outcomes that are informed by stakeholders' values, but rather post-hoc considerations of these values are made based on indirect or surrogate measures, there is the potential to incorporate error and bias into our conclusions and the end-users' decision-making processes.

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)0,824
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,881
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8240,881
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,005
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0140,088
Communication savante0,0660,089
Science ouverte0,0140,032
Intégrité de la recherche0,0400,046
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,502
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,004 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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