Assessing recall bias and measurement error in high-frequency social data collection for human-environment research
Notice bibliographique
Résumé
A major impediment to understanding human-environment interactions is that data on social systems are not collected in a way that is easily comparable to natural systems data. While many environmental variables are collected with high frequency, gridded in time and space, social data is typically conducted irregularly, in waves that are far apart in time. These efforts typically engage respondents for hours at a time, and suffer from decay in participants' ability to recall their experiences over long periods of time. Systematic use of mobile and smartphones has the potential to transcend these challenges, with a critical first step being an evaluation of where survey respondents experience the greatest recall decay. We present results from, to our knowledge, the first systematic evaluation of recall bias in components of a household survey, using the Open Data Kit (ODK) platform on Android smartphones. We tasked approximately 500 farmers in rural Bangladesh with responding regularly to components of a large household survey, randomizing the frequency of each task to be received weekly, monthly, or seasonally. We find respondents' recall of consumption and experience (such as sick days) to suffer much more greatly than their recall of the use of their households' time for labor and farm activities. Further, we demonstrate a feasible and cost-effective means of engaging respondents in rural areas to create and maintain a true socio-economic "baseline" to mirror similar efforts in the natural sciences.
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
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 | 0,410 | 0,655 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».