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Enregistrement W6981058527

Développement et validation du Schwartz Outcome Scale - 10 pour téléphone intelligent

2018· other· fr· W6981058527 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languefr
DomaineNursing
ThématiqueNursing Education, Practice, and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Scale (ratio)Set (abstract data type)Task (project management)Outcome (game theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude s’intéresse au développement et à la validation d’une version pour téléphone intelligent de la version française du Schwartz Outcome Scale – 10 (SOS-10F; Blais et coll., 1999; Laux et coll. 2006). Quarante-quatre participants recrutés dans la communauté universitaire de l’Université Laval ont rempli la version papier et la version pour téléphone intelligent du SOS-10F afin d’en évaluer l’équivalence. Les participants ont également rempli un questionnaire destiné à évaluer l’acceptabilité de la nouvelle mesure. L’accord entre les mesures tel qu’estimé était excellent (ICC = 0.98), suggérant que les deux versions du SOS-10F peuvent être utilisées de façon interchangeable. L’analyse de Bland-Altman suggère également que les différences obtenues entre les deux versions sont adéquates dans un contexte clinique. L’acceptabilité de la version pour téléphone intelligent était forte avec 86,4% des participants considérant cette version comme aussi ou plus facile d’utilisation que la version papier et 70,5% préférant autant ou plus cette version que la version papier. Cette étude suggère que la version pour téléphone intelligent du SOS-10F pourrait être utilisée de façon équivalente à la version papier, mais davantage de recherche sera nécessaire avant de le recommander dans un contexte clinique.

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 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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,247 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
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Résumé présentoui

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