GCRI · Registry
근거 등급
Not all evidence carries the same weight. A peer-reviewed trial, a published statistic, a model output, a press statement and an owner’s own declaration can all support the same sentence, yet each warrants a different degree of reliance. Evidence classes make that difference visible. This page sets out how records are classed by evidence type, how confidence is stated, how reliance limits are set, and why claims drift beyond what their evidence supports.
Evidence classes on the record.
Evidence classes: how the risk develops.
Evidence type, reliance limits and confidence. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Class collapse
When observed, modelled, reported and declared evidence share one field with no label, a reader cannot tell a measurement from a projection or a self-assessment. The weakest source then borrows the authority of the strongest.
Claim creep
A finding moves from a cautious report to an abstract, a summary and a headline, losing qualifiers at each step. The claim widens while its evidence stays the same, until it exceeds what any source supports.
Single-source dependence
Many records rest on one upstream source cited by several intermediaries. Counting the intermediaries makes the evidence look plural and independent when it is one source repeated.
Confidence without basis
A confidence word such as likely or high is attached without saying what it rests on. Readers in different fields interpret the word differently, so one label carries different meanings to an editor, a funder and a court.
기록 원장.
팀이 이 주제를 따라가는 데 사용할 화면으로, 그 지표, 상태, 결정을 보여 줍니다. 이름은 예시이며 값은 설명용입니다.
기록 원장
Evidence classes · Registry · Ledger head 3142470
- 등록된 기록5701
- 출처 이력 완비, 기록 %92정상
- 미결 정정10주시
- 권리 보류4정보
최신 기록
| NX-R-12221 | 프로그램 현황 | v2 | 4472615 | 등록됨 |
| NX-P-88287 | 발행 | v3 | 1324692 | 등록됨 |
| NX-E-72567 | 근거 기록 | v4 | 4410118 | 정정 진행 중 |
| NX-C-27773 | 참여 | v1 | 7438493 | 권리 보류 |
버전 이력
- v1NEW출처와 함께 등록됨
- v2FIX단위 정정, 사유 기록됨
- v3OPEN정정 요청됨
Evidence classes mean the same thing in every domain.
Labels follow the IPCC uncertainty guidance (2010) in spirit and apply to every series in 보고서. The proposed Nexus Standards would carry the label in each record’s metadata.
- Cases where a label was misapplied.
- Proposals to refine a class.
How evidence classes is modelled, measured and tested.
모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.
데이터셋과 출처 이력
The data classes behind evidence classes and what is recorded about each before it is used.
| 데이터 등급 | 출처 기록됨 | 해상도 명시 | 라이선스 확인됨 |
|---|---|---|---|
| 위성 영상, 광학 및 레이더 | 센서, 처리 수준, 획득 일자 | 화소 크기와 재방문 주기 | 장면별 |
| 재분석과 기후 모형 산출물 | 모형, 실험, 멤버, 버전 | 격자와 시간 간격 | 배포마다 |
| 현장 센서와 계측기 | 관측소, 장비, 교정 기록 | 지점과 표본 추출률 | 네트워크별 |
| 인구 및 자산 노출 | 방법, 연도, 입력 출처 | 셀 크기와 단위 | 배포마다 |
| 경계와 기준 지리 | 생산자, 판, 날짜 | 축척 | 판별 |
- 계보
- 출처에서 그림까지의 W3C PROV 기록
- 원칙
- FAIR: 찾을 수 있고, 접근 가능하며, 상호운용 가능하고, 재사용 가능한
- 격차
- 누락으로 표시하며, 결코 조용히 채우지 않음
측정되는 것과 그 정확도.
각 지표에는 단위, 주기, 그 뒤의 출처 종류, 값에 붙을 근거 표시가 있습니다. 값은 표시하지 않습니다. 값은 프로그램이 자체 권한으로 제공합니다.
| 지표 | 단위 | 주기 | 출처 유형 | 라벨 |
|---|---|---|---|---|
| Assertions with an evidence class | share of assertions | 월별 | Schema validation | 관측 |
| Assertions by evidence class | count by class | 분기별 | Registry records | 관측 |
| Assertions resting on a single source | share of assertions | 분기별 | Provenance graph | 관측 |
| Confidence statements with a stated basis | share of confidence statements | 분기별 | Curation review | 관측 |
| Class reassignments after review | 건수 | 분기별 | Review records | 관측 |
| Agreement between independent classifiers | agreement coefficient | per audit | Double-coding audit | 추정 |
| Claims exceeding their evidence class | 건수 | 월별 | Claim-to-evidence audit | 관측 |
근거의 출처.
이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.
| 출처 | 제공하는 것 | 라이선스 등급 |
|---|---|---|
| GRADE handbook | A method for rating the certainty of evidence and the strength of recommendations | Free to read, GRADE Working Group terms |
| Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions | Methods for assessing risk of bias and synthesising evidence | Free to read online, Cochrane copyright |
| 불확실성의 일관된 처리에 관한 IPCC 지침 노트 | 평가에서 확신도와 가능성을 나타내는 보정된 표현 | Free to read, IPCC terms |
| Evidence and Conclusion Ontology (ECO) | A controlled vocabulary of evidence types used in scientific curation | Open ontology, free to reuse |
| Oxford CEBM levels of evidence | A hierarchy of evidence types for clinical questions | Free to read, attribution |
| Campbell Collaboration methods guidance | Methods for evidence synthesis in social and economic policy | Free to read, Campbell terms |
누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지.
Registry prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 결정 주체 | 질문 | 이 페이지가 제공하는 근거 |
|---|---|---|
| Guideline panels and systematic reviewers | How much weight an assertion can bear in a recommendation | Evidence class, certainty rating and independence of the sources behind it |
| Funders and assessment panels | Whether reported outcomes are evidenced or only declared | Class labels separating observed outcomes from self-reported and planned ones |
| Journal editors | Whether a manuscript’s claims match the class of evidence it cites | Evidence class of each cited record and any single-source dependence |
| Regulators and public bodies | Whether evidence is strong enough to justify a rule or an intervention | Class, confidence basis and reliance limits for each supporting record |
이 주제가 생산하는 산출물
- An evidence class assigned to each assertion and carried into every view and export
- A glossary of classes stating what each supports and what it does not
- Reliance notes marking assertions that rest on a single source
- Confidence statements with their stated basis and the reviewer who set them
What experts ask about evidence types.
- How should a classification separate the source of a claim from its reliability?
- How can a label survive aggregation, when estimates are mixed with observations?
- How should confidence be communicated to non-specialists without misleading them?
- When is a scenario mistaken for a forecast, and how is that prevented?
- What should a record say when the evidence type is unknown?
How evidence loses its label.
Evidence is most often misused not because it is wrong but because it is read as something it is not. A modelled estimate printed in a table beside published statistics acquires their apparent authority. A scenario designed to explore a possibility is quoted as a prediction. Assessment bodies in climate science, public health and statistics have each developed calibrated language for confidence and likelihood for this reason.
The Registry uses the evidence labels shared across the programme: Observed, Published statistics, Institution-reported, Estimated, Modelled, Forecast, Scenario, Expert judgement and Unknown. A label names a source type. “Published statistics” means published by the responsible agency; it is not a claim of endorsement. Estimates stay labelled as estimates and never replace published figures.
Classifying and qualifying evidence.
- 01
출처 유형
The label records how the evidence was produced, separately from any judgement of quality.
- 02
Reliance limits
Each record states the uses it can and cannot support, such as the geographic scale or period for which it holds.
- 03
Confidence
Where a method yields uncertainty, the record carries it, drawing on statistical practice from the STEM Commons. See 데이터 공학, 상호운용성 및 관리 for the data side.
- 04
한계
Any classification simplifies. Mixed evidence needs the most cautious label of its parts, which can understate strong findings, and labels depend on honest declaration by issuers.
Where this page’s references lead.
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질문과 답변.
Is a declared assertion worthless?
Why can confidence words mislead?
Can an assertion’s class change?
Why are many citations not many sources?
Is “published statistics” a stronger label than Modelled?
Why keep an Unknown label?
Can a record carry more than one label?
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보고서 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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