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Enregistrement W1967193348 · doi:10.1258/095646207782212234

Combining social network analysis and cluster analysis to identify sexual network types

2007· article· en· W1967193348 sur OpenAlexafffundabout
Emily De Rubeis, John Wylie, D. William Cameron, Rama C. Nair, Ann Jolly

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STD & AIDS · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of ManitobaOttawa HospitalManitoba HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario HIV Treatment NetworkHealth Research Board
Mots-clésMedicineCluster (spacecraft)Social network analysisTransmission (telecommunications)Sexual behaviorSexually transmitted diseaseDemographySocial network (sociolinguistics)Environmental healthFamily medicineClinical psychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Social media

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increases in the rates of sexually transmitted infections (STIs) suggest that control programmes may not be effectively targeting diverse subpopulations. The objective of this investigation was to examine STI transmission within different groups, using both social network analysis and cluster analysis. Routine partner notification data were analysed from individuals diagnosed with, or exposed to an STI in Manitoba. Groups were identified and characterized. Three different clusters of groups were identified, comprised of demographically and clinically distinct individuals. A greater understanding of disease transmission patterns within these groups will aid in the development of targeted education and prevention programmes for all STIs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,408 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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