Notice bibliographique
Résumé
Living and practising medicine in East Africa has been an eye-opening experience. Before coming abroad, I had spent a lot of time in northern Canada doing residency electives and practising family medicine. I always imagined that rural African clinics would be very similar to the isolated nursing stations sprinkled throughout Canada’s northern communities. For instance, they would be like the tiny station in Repulse Bay, on the Arctic circle, where I worked for a summer. As it turns out, I could not have been more mistaken. I fi rst came to Uganda 5 years ago and worked with a non-governmental organization in the remote African community of Rakai in southwestern Uganda. Rakai has a measure of notoriety as the fi rst place in Africa— and in the world—to fully experience the AIDS epidemic. Some believe it is where the very fi rst cases were diagnosed. Hundreds of villages were wiped out by the devastating disease that the locals call “slim,” after the eff ect it has on the bodies of the affl icted. Th e hospital for the area is called Kakuuto Health Centre. It has separate wards for male and female patients, a pediatric ward, a one-room operating theatre, a laboratory, and an outpatient clinic. Despite these impressive designations, the hospital has no running water and no electricity. A solarpower array, donated by Medicine du Monde several years ago, now lies broken, its regular maintenance costs far beyond the health centre’s meagre budget. Th e ceilings of the wards are black from the smoke of candles and lanterns used by patients at night. Family members are responsible for feeding patients. Th e few beds that are in the wards have no mattresses, and the fl oors are covered in bedrolls and plastic eating containers of all colours and descriptions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,018 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,012 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».