Is a new definition required for travelers who visit friends and relatives?
Notice bibliographique
Résumé
We appreciate the Editorial by Dr Paul Arguin and its contribution to the discussion of the proposed definition of Visiting Friends and Relatives (VFR) traveler 1 following publication of the two articles summarizing the deliberations of an expert committee. 2,3 Nevertheless, we continue to consider a new definition for the VFR traveler necessary. We have found no common definition for VFR; the editorial lists three distinct definitions from three authorities [ie, Centers for Disease Control and Prevention (CDC), the World Health Organization, and the “major textbook” on travel medicine] which all differ. The common thread included in these definitions is use of immigrant status, race and/or ethnicity to classify individuals because the frequent view is that these factors predict a “complex set of behaviours.” Race and ethnicity, however, are poor predictors for behaviors and/or health beliefs of individuals. In this increasingly mobile and culturally, ethnically, and racially intertwined world, a large number, perhaps a majority, of travelers cannot be classified on the basis of their immigrant status and ethnicity. It is rather essential that each individual's preexisting health knowledge and beliefs be assessed during a travel visit.
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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 | 0,011 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,046 | 0,054 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».