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Enregistrement W6893454800 · doi:10.5281/zenodo.3831921

Open Synthesis: Open Science in Evidence Synthesis (second speaker)

2020· article· en· W6893454800 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)Session (web analytics)ScholarshipIncentiveAnalyticsEvidence-based practiceStatement (logic)Best practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Slides to the session "Open Synthesis: Open Science in Evidence Synthesis" by Dr David Moher. Further details of the workshop can be found here: https://evidencesynthesisireland.ie/opensynthesis. Dr David Moher is a senior scientist, clinical epidemiology program, Ottawa Hospital Research Institute, where he directs the centre for journalology (publication science) (http://www.ohri.ca/journalology/). Dr Moher is also an Associate Professor, School of Epidemiology and Public Health, Faculty of Medicine, University of Ottawa, where he holds a University Research Chair. Dr Moher holds an MSc in epidemiology and PhD in clinical epidemiology and biostatistics. Dr Moher has been involved in developing the science of how to optimally conduct and report systematic reviews for most of his professional career. Another part of his research has focused on how best to develop reporting guidelines. He spearheaded the development of the CONSORT statement and the PRISMA statement. He has been actively involved in the development of many other reporting guidelines and is part of the EQUATOR Network. Dr Moher leads an active program investigating predatory journals and publishers. More recently Dr. Moher led a program to develop core competencies for scientific journal editors. He is actively developing a program to investigate alternatives to current incentives and rewards in academic medicine. Dr Moher has been recognized several times as a Clarivate Analytics Highly Cited Researcher (Web of Science). The presentation was part of the Open Scholarship Week 2020. It can be viewed at https://www.youtube.com/watch?v=fANpI4xX-lk

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheScience ouverte
Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptScience ouverte
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,170
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,308
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1700,308
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0050,017
Intégrité de la recherche0,0140,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2370,080

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 Opus0,729
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,250 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

MétarechercheScience ouverte

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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