Raking Method as a Tool for Improving Representativeness in Non-Probability Studies
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.
Notice bibliographique
Résumé
This is a methodological review focused on raking, or iterative proportional fitting, as a tool for improving representativeness in studies with non-probability sampling. The paper synthesizes the theoretical foundations, practical considerations, and applications of raking in biomedical research. The method operates by iteratively adjusting sample weights so that the marginal distributions of selected variables match the known distributions of the target population. Its implementation requires reliable auxiliary information about the population of interest and careful selection of adjustment variables. The review addresses critical aspects such as weight quality evaluation, management of extreme values, and computational considerations in raking implementation. The method's advantages are discussed, including its capacity to simultaneously adjust multiple variables and its applicability when only marginal information about the population is available. Its limitations are also examined, such as the potential generation of extreme weights and dependence on precise population data. Finally, practical examples are presented in various contexts, from hospital studies to research in university populations, demonstrating the method's versatility. The application of raking has proven particularly valuable in epidemiological and health services studies, where non-probability samples are common. This review provides a comprehensive methodological guide for researchers seeking to implement raking, emphasizing the importance of rigorous application and transparent documentation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,308 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle