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Enregistrement W7012990456

[sans titre]

2022· other· en· W7012990456 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDirectory of Open access Books (OAPEN Foundation) · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Council for the ArtsGovernment of Canada
Mots-clésFidelityScale (ratio)Reliability (semiconductor)Consistency (knowledge bases)Sample (material)Schizophrenia (object-oriented programming)Set (abstract data type)Quality (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The First Episode Psychosis Services Fidelity Scale (FEPS-FS 1.0) is a highly reliable scale that assesses the degree to which mental health teams deliver specialized evidence-based care to people experiencing a first episode psychosis. The scale comprises 35 components each rated on a 1 to 5 scale. It has been used in the United States, Canada and Europe. It can be used for on site fidelity reviews, remote fidelity assessment or self-report. Published papers document its psychometric features and allow comparisons with a representative sample of US programs. It is suitable for research, quality improvement and accreditation. The Manual provides a practical guide for scoring a FEPS program against the criteria set out in the fidelity scale. It is designed to increase the reliability and consistency of ratings across different sites and assessors. It includes a definition and rationale for each component, data sources, decision rules and a structured interview guide. There are also modules to support training the key informant and data abstractor. Templates support structured feedback to programs for quality improvement. The scale can be adjusted to rate care for different diagnostic groups including the schizophrenia spectrum disorders, bipolar disorder and those with an attenuated psychosis syndrome.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0330,026
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6630,012

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,321 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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