MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1876092872

Procjena postavljanja prioriteta u ulaganju u istraživanja o globalnom dječjemu zdravlju

2007· article· hr· W1876092872 sur OpenAlexaff
Igor Rudan, Jennifer Gibson, Lydia Kapiriri, Mary Ann Lansang, Adnan A. Hyder, Joy E Lawn, Gary l. Darmstadt, Simon Cousens, Zulfiqar A Bhutta, Kenneth H. Brown, Sonja Y. Hess, Maureen M. Black, Julie Meeks Gardner, Jayne Webster, Ilona Carneiro, Daniel Chandramohan, Margaret Kosek, Claudio F. Lanata, Mark Tomlinson, Mickey Chopra, Shanthi Ameratunga, Harry Campbell, Shams El Arifeen, Robert E. Black

Notice bibliographique

RevueUniversity of Zagreb University Computing Centre (SRCE) · 2007
Typearticle
Languehr
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésGynecologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reviews theoretical and practical approaches to priority setting in global child health research investments.It also provides an overview of previous attempts to develop appropriate tools and methodologies to define priorities in health research investments.A brief review of the most important theoretical concepts that should govern priority setting processes is undertaken, showing how different perspectives, such as medical, economical, legal, ethical, social, political, rational, philosophical, stakeholder driven, and others will necessarily conflict each other in determining priorities.We specially address present research agenda in glob-

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0180,007
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · 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
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueUniversity of Zagreb University Computing Centre (SRCE)Même sujetChild and Adolescent HealthTravaux en français237 207