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Enregistrement W1497055250 · doi:10.1111/j.1365-2753.2012.01903.x

Many‐models medicine: diversity as the best medicine

2012· article· en· W1497055250 sur OpenAlexaff
Robin Nunn

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and History of Science
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomedicineImperfectComputer scienceDiversity (politics)UnificationManagement scienceData scienceEpistemologyMedicineArtificial intelligenceBioinformaticsBiologyEngineeringPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many medicines have been proposed to cure various ills of biomedicine including evidence-based medicine, evolutionary medicine, narrative medicine, and complexity medicine, among others. To the extent that all models are idealizations or abstractions, all of these model medicines are imperfect in some respects. In the absence of a single unified model, if indeed unification is possible or even desirable, and despite the relative advantages of one model or another, in practice many models and methods are necessary in medicine. In this article, I consider the value of such diversity in models and methods. I briefly describe several models. Then I discuss simulations of agents who use diverse models. Advocates of models such as those discussed here typically claim that we should use their preferred model because it is the best. Evidence-based medicine, for instance, has been promoted as the single best model of medicine while other models have been cast as lesser models or in opposition to it and each other. But isolated models and methods may never be as good as groups of models and methods. Debates about various individual models may result in better outcomes, but explicitly choosing to use many models is likely to produce even better outcomes.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,456
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,031 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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