A General Guide for Harmonizing Data: Drawing Lessons from Harmonizing COVID-19 PHSM Data

2023

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Green Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.21203/rs.3.rs-2595267/v1
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Abstract Data harmonization is an important method for generating the requisite datasets to support big data analyses. To date however, articles about data harmonization are field-specific and highly technical, making it difficult for researchers to derive general principles for how to engage in and contextualize data harmonization efforts. This article provides general guidance and criteria for researchers who are considering undertaking such efforts or seek to evaluate the quality of existing ones. We derive these guidelines from the extant literature and our own experience in harmonizing data for the emergent and important new field of COVID-19 public health and safety measures (PHSM). We further introduce the methodology we employed for engaging in this data harmonization as a blueprint for researchers interested in engaging in manual data harmonization.