Metagear effort_redistributeは私が望むことをすることができません

Question

大規模なメタ分析データスクリーニングには誰でもMetagearを使用していますか？

私は、大規模なデータセットの1％を2人の査読者とともに新しい査読者に再配布しようとしています。 50:50を簡単に再配分することができます=労力を使って試しました=しかし、文字列パラメータ（99,1,0）または（98,1,1）などでエラーを取得し続ける。ビネットコードとサンプルデータセットを使用してテストし、あなたはeffort_redistributeは数値引数を必要とするため、あなたに次のエラー

Error in remove_effort/(number_reviewers - 1) : 
    non-numeric argument to binary operator 

を与える上で、それを与えているようなコードを実行中...

# load package 
    library(metagear) 

    # load a bibliographic dataset with the authors, titles, and abstracts of multiple study references 
    data(example_references_metagear) 

    #initialise refs 
    theRefs <- effort_initialize(example_references_metagear) 

    # randomly distribute screening effort to a team, but with Luc handeling  80% of the work 
    theTeam <- c("Christina", "Luc") 
    theRefs_unscreened <- effort_distribute(theRefs, reviewers = theTeam, effort = c(20, 80)) 

    #results in christina with 2 papers, luc with 9 

    #give a small amount of work to new reviewer, patsy 
    theRefs_Patsy <- effort_redistribute(theRefs_unscreened, 
           reviewer = "Luc", 
           remove_effort = "20", # move 20% of Luc's work to Patsy 
           reviewers = c("Luc", "Patsy")) # team members loosing and picking 

    #results in christina with the same 2 papers, luc with 5 and patsy with 4 
    #shouldn't end up with chris 2, luc with 8, patsy with 2? 

Answer 1

。パーセンテージから引用符を削除すると、ビネットコードとサンプルデータセットの問題を解決できます。クリスティーナは2、パッティは2、リュックは7（合計11）になります。

私はあなたの質問を理解しているので、既に2人の査読者の間に配布されている大きなデータセットがあるようです。

# load package 
library(metagear) 

# load a bibliographic dataset with the authors, titles, and abstracts of multiple study references 
data(your_large_dataset) 

#initialise refs 
theRefs <- effort_initialize(your_large_dataset) 

# randomly distribute screening effort to a team, with Reviewer1 and Reviewer2 equally sharing the work. 
OriginalTeam <- c("Reviewer1", "Reviewer2") 
theRefs_unscreened <- effort_distribute(theRefs, reviewers = OriginalTeam) 

はこれまでのところ、我々はレフリーがReviewer1とReviewer2間の50:50を分け持っている：あなたは、最初はこのようなコードを使用してデータセットを配布します。

effort_redistributeを使用して新しいレビューアに1％の努力を割り当てたい場合は、レビューア1またはレビューア2を配布することを選択する必要があります。この例では、Reviewer1から削除します。あなたは、それぞれ49％、50％、および労力の1％、とReviewer1、Reviewer2、およびReviewer3で終わるだろう

theRefs_New <- effort_redistribute(theRefs_unscreened, 
           reviewer = "Reviewer1", 
           remove_effort = 1, # move 1% of Reviewer1's work to new reviewer, Reviewer3 
           reviewers = c("Reviewer1", "Reviewer3")) # team members loosing and picking up work 

この方法です。 また、各Reviewer1とReviewer2から0.5％の労力を取り除いてReviewer 3に合計1％の努力を払う場合は、effort_redistributeを2回続けて使用して、元の各レビューから0.5％を移動して新しいものに割り当てることができます1。

effort_distributeを使用すると、最初から再配備する必要はなく、98：1：1（またはそれ以外は必要な場合）の作業を割り当てる方が簡単です。それが機能するためには、reviewersを記述するベクトルとeffortを記述するベクトルは同じ長さでなければならないことに留意してください。

reviewers：追加作業を行う各チームメンバーの名前のベクトル。

effort：各チームメンバー間でスクリーニングタスクを割り当てるために使用されるパーセンテージのベクトル。明示的に呼び出されていないときは、すべてのメンバーに均等に分配されるようにします。チームメンバーの数と同じ長さでなければならず、合計は100になります。

Team_vector <- c("Reviewer1", "Reviewer2", "Reviewer3") 
Effort_vector <- c(98, 1, 1) 
theRefs_distributed <- effort_distribute(theRefs, reviewers = OriginalTeam, effort = Effort_vector)