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Enregistrement W6932273668 · doi:10.5683/sp3/9sshg3

Continuous Assessment of Interpersonal Dynamics (CAID) Joystick Materials

2023· dataset· en· W6932273668 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésJoystickInterpersonal communicationCoding (social sciences)Complementarity (molecular biology)FidelityFlexibility (engineering)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The Continuous Assessment of Interpersonal Dynamics (CAID) approach (also referred to as the computer joystick method) allows a user to continually assess a person’s interpersonal behaviors over time as they are occurring in a videotaped social interaction. This repository entry includes the following materials associated with the CAID approach:</p> <ol> <li>The joystick monitor software</li> <li>An instruction manual for the CAID joystick monitor software, which includes: <ul> <li>Overview of the CAID joystick approach</li> <li>Instructions for using the software</li> <li>Training procedures for joystick raters</li> <li>A list of the CAID joystick-oriented publications</li> </ul> </li> <li>Associated video tutorials: <ul> <li>A demonstration of moment-to-moment interpersonal complementarity with CAID data</li> <li>An illustration of CAID coding by a trained rater</li> </ul> <li>Introductory material on how to conduct spectral analysis of CAID data: <ul> <li>A brief primer on spectral analysis</li> <li>An example dataset</li> <li>SPSS syntax for conducting spectral analysis</li> <li>Example analysis output</li> </ul> </li> </li> </ol>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,356 · 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