Additional file 3 of Veterinarian barriers to knowledge translation (KT) within the context of swine infectious disease research: an international survey of swine veterinarians
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 3: Table 1. Demographics (%) of survey respondent by self-identified veterinary role. Figure 1. Demographic composition by role (%) of survey respondents versus the AASV membership. Table 2A. Summary of post hoc grouping of the multiple response options for each survey question into dichotomous responses for analysis (used in calculation of all prevalence ratios). Table 2B. Self-reported veterinary role as practitioner or non-practitioner versus dichotomized role. Table 2C. Self-reported veterinary role versus sows worth of veterinary oversight. Table 2D. Dichotomized veterinary role versus sows worth of veterinary oversight. Table 3. Dichotomised responses* for reported level of process efficiency (Q8) and level of process stress with staying current (Q9) versus role (direct vs. indirect). Table 4. (Q10) Self-reported familiarity with epidemiologic and evidence based terminology, by role. Response options not dichotomized (i.e the same information but dichotomized responses only are shown in Table 3 of main body of manuscript). Table 5. (Q12) Self -reported level of confidence to assess aspects of a research paper, by role (direct vs. indirect). Table 6A. (Q12) Self -reported level of confidence to assess aspects of a research paper, by role (direct vs. indirect) with responses dichotomized* as ‘Confident’ or ‘No Confidence/Do not evaluate’. Table 6B. (Q12) Association of having confidence* with usually reading* versus not usually reading the methods section of journal articles. Table 7. (Q4) Ranking of first (1st), second (2nd), and third (3rd) choices for getting more information for difficult clinical cases, by role (direct vs. indirect). Table 8. (Q11) Self-reported frequency of reading sections of scientific journal articles, by role. Table 9. Self-reported scientific journal access (Q15) and article service awareness (Q17) by frequency of blocked access (Q16) (Often, Occasionally, Rarely, Not at all). Table 10. (Q18) Association of selection of a preferred reading material format (for keeping current with a specific infectious disease topic) with veterinary role. Table 11A. (Q18) Respondent self-reported time*(Q7), skill*(Q10,12) and access*(Q11) by their choice of individual primary research papers (IPRP) as a preferred reading format for keeping current with a specific disease topic (IPRP not selected vs IPRP selected). Table 11B. (Q18) Association of time, skill and access for respondents with not selecting IPRP* versus selecting IPRP as a preferred reading format. Table 12. (Q18) Association of selected combinations of choices* of reading material format options with direct† veterinary role versus indirect†† veterinary role.
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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 | 0,004 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,840 | 0,140 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».