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Enregistrement W1856674934

Using evidence for the care of practice team populations.

2014· letter· en· W1856674934 sur OpenAlexaff
Michelle Greiver, Kimberly Wintemute, Susan Griffis, Marjan Moeinedin

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensNorth York General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careEvidence-based medicineAlternative medicineMEDLINEHealth careData scienceMedicineComputer scienceMedical educationFamily medicinePathologyPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank the authors on both sides for an interesting and informative debate on evidence-based medicine (EBM) and its application in primary health care.[1][1],[2][2] Dr Upshur and Mr Tracy note that EBM can be problematic because it does not take into account factors such as comorbidities or

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,124
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,489
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1240,489
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0100,018
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0360,050
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,687
Tête enseignante GPT0,600
Écart entre enseignants0,086 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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