Тип объявления: Фриланс
Дата опубликования: 23.12.2014 21:33:06
Дата удаления: 22.01.2015 (осталось 27 дней)
Заказчик: ABBYY Language Services
Автор: ABBYY Language Services
E-mail: Отправить письмо автору
Город: Москва
Адреса сайта: www.abbyy-ls.ru, www.perevedem.ru
Телефон: +7 495 783 59 16
Текст объявления:

Компании ABBYY Language Services требуются пост-редакторы машинного перевода в направлениях английский-русский, немецкий-русский, французский-русский и японский-русский для работы над проектами по следующим тематикам:
-Химия (органическая и общая);
-Сельское хозяйство;
-Животноводство;
-Физика (ядерная, механика, электричество, волны);
-Автоматизация и КИПиА;
-Медицина и ветеринария;
-Теплообмен;
-Электротехника;
-Машиностроение;
-Транспорт (дороги и объекты).

Город/страна проживания значения не имеют.

Требования:
-высшее лингвистическое или специальное образование;
-опыт работы от 1 года;
-знание выбранной тематики, владение терминологией;
-владение программой для переводчиков SmartCAT;
-возможность приступить к работе с 5 января.

Условия работы:
-удаленная работа;
-сдельная оплата;
-ставки обсуждаются;
-объём работ по договоренности;
-обучение работе в SmartCAT;
-предоставление необходимой информации по пост-редактированию.

Пожалуйста, пришлите свое резюме на job@(abbyy-ls).com, в теме письма укажите «Пост-редактура, тематика, язык». Например: «Пост-редактура, химия, английский».

Сбор и выкопировка данных

<...>

После того, как были собраны исследования, наступает этап выкопировки данных. Естественно, что необходимо следить за тем, чтобы данные от одной группы пациентов использовались только один раз. Хотя это кажется само собой разумеющимся, в реальности обнаружить двойные публикации не так уж легко. Tramer и соавт. (1997) провели анализ 84 исследований по использованию антагониста 5-HT3 рецепторов ондансетрона для профилактики послеоперационной тошноты и рвоты. Они обнаружили, что количество двойных работ составило 17%. При этом в публикациях отсутствовали указания на вторичность публикаций, а результатом являлось завышение эффективности препарата на 23%.

Для выкопировки данных лучше всего разработать специальную форму, которая будет собирать важнейшую информацию об исследовании, такую как количество пациентов в группе контроля и группе лечения, результаты наблюдения за каждой группой и т.д. Переменные, характеризующие результат лечения могут быть количественными — такими как уровень артериального давления, значения шкалы качества жизни и т.п. или качественными — смертность или частота осложнений. В ряде случаев они могут быть упорядоченными качественными переменными (стадия опухоли) или временными (продолжительность жизни или ремиссии). Чаще всего, однако, клиницисту приходится сталкиваться с качественными показателями эффективности терапии, и поэтому пример формы выкопировки данных, приведенный в табл.1, предназначен для анализа именно таких данных.

Наиболее адекватная процедура разработки формы выкопировки данных проходит три стадии (Robey и Dalebout, 1999). На первой стадии аналитик, основываясь на своем опыте и задачах мета-анализа, создает черновой вариант кодировочной схемы. При этом учитываются те переменные, которые влияют на исход данного заболевания. Для их идентификации могут помочь оригинальные работы и литературные обзоры по естественному течению заболевания. На втором этапе данная схема используется для выкопировки данных из 10-12 исследований. В ходе этой работы становятся понятными недостатки кодировочной схемы и проводится ее переработка. Лишь затем схема применяется на всем массиве данных.

При выкопировке данных следует стараться выписывать абсолютные данные, а не проценты (10 пациентов умерло из 20, а не 50%). При выкопировке данных могут возникнуть две основные проблемы.

Во-первых, необходимые данные могут отсутствовать в опубликованных статьях. В этом случае можно попытаться войти в контакт с авторами соответствующих исследований и получить информацию от них. Однако, как отмечают Roberts и Schierhout (1997) исследователи часто отказываются предоставить даже суммарные неопубликованные данные. Поэтому иногда приходится прибегать к трансформации опубликованных данных для того, чтобы получить примерную оценку величин, интересующих аналитика (как будет показано далее размер эффекта, например, можно оценить по значению коэффициента Стьюдента или значению хи2).

Во-вторых, выкопировка данных представляет собой кропотливый и сложный процесс, который уязвим для ошибок и неточностей. Поэтому L'Abbe и соавт (1987) рекомендуют, поручить выкопировку одновременно двум исследователям, знакомым с данной клинической проблемой. Затем результаты сравниваются и таким образом ошибки исключаются.

8. Определение способов отбора материала: а) Случайный отбор (способ жеребьевки) – по признаку, не являющемуся учетным. Например, по первой букве фамилии; б) Механический отбор – метод кратности; в) Гнездовой способ (серийный) – из генеральной совокупности выбираются «гнезда» путем случайной или механической выборки; г) Метод направленного отбора – для углубленного изучения отдельных групп населения (например, из всех онкологических больных более глубокое изучение онкологических заболеваний необходимо провести у чернобыльцев); д) Парно-сопряженный – метод, который используется для сравнения опытных и контрольных групп; е) Когортный метод – совокупность в этом случае определяется наступлением изучаемого признака во времени; ж) Анкетный метод – сбор материала осуществляется при помощи разработанных анкет; з) Метод выкопировки – (выборка из документов); и) Метод основного массива – используется более 68% элементов изучаемого явления; к) По времени: единовременное (на определенный момент времени) наблюдение, текущее (на какой-то период времени) наблюдение.