Aligning valid research outcomes with stakeholder values—what do they need for decision-making?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,824 | 0,881 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,088 |
| Communication savante | 0,066 | 0,089 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».