A Pilot Study on Generative Artificial Intelligence’s Reliability in Qualitative Research Quality Appraisal Using CASP and JBI Checklists
Notice bibliographique
Résumé
Generative artificial intelligence (genAI) tools are transforming workflows, with growing interest in their potential applications in qualitative research. While the use of genAI in facilitating the systematic review process has been explored, its application in the quality appraisal of qualitative research remains to be understood. This pilot study aims to evaluate the degree to which ChatGPT appraises qualitative research using popular appraisal tools compared to human assessments. Two reviewers applied the Critical Appraisal Skills Program (CASP) and Joanna Briggs Institute (JBI) checklists for qualitative research to studies identified through a previously published review (n = 21). Next, iteratively developed prompts along with a copy of each study were uploaded to ChatGPT to instruct it to appraise each article. Interrater reliability measures and crude agreements were conducted to estimate the level of agreement between human and genAI assessments. Interrater reliability assessments between human and ChatGPT (GPT-5) revealed no agreement to moderate agreement for CASP checklist items (kappa: <.00-.46; crude agreement: 23.8%-100%) and from none to substantial for JBI items (kappa: <.00-.83; crude agreement: 4.8%-95.2%). Agreement was highest for reporting-based elements such as study aims, ethics approval, value of research (CASP), and participant voices and conclusions (JBI). Disagreements were greatest for interpretive and context-dependent items such as research design, researcher-participant relationships, and worldview-methodology congruity. Findings demonstrate that ChatGPT (GPT-5) can reliably identify objective components yet performs inconsistently when assessing items requiring nuance and contextual understanding across both checklists. Currently, any adoption of genAI for quality appraisal of qualitative research must be carefully applied only alongside human assessments and uphold principles of transparency and data privacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».