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Enregistrement W1982296752 · doi:10.2105/ajph.2005.077305

Evidence and Effectiveness in Decisionmaking for Quarantine

2007· article· en· W1982296752 sur OpenAlexaff
Cécile M. Bensimon, Ross Upshur

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthScientific evidenceLegitimacyIntervention (counseling)QuarantinePublic relationsAction (physics)Political scienceMedicinePsychologyLawPsychiatryNursingPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When public health decisionmakers turned to quarantine during the recent severe acute respiratory syndrome (SARS) epidemic, difficult questions were raised about the legitimacy and acceptability of restrictive measures to attain public health goals. SARS also brought to light how scientific uncertainty can permeate public health decisionmaking, leading us to think about the relationship between the adequacy of evidence of the effectiveness of an intervention and its role in the justification of public health action. In this article, we critically examine the role of evidence and effectiveness in decision-making for quarantine. It is our contention that the effectiveness of a public health intervention should not be defined exclusively in (absolute and objective) scientific terms but rather conceptualized relationally and normatively in public health decisionmaking.

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)0,341
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,625
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3410,625
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0180,007
Études des sciences et des technologies0,0040,047
Communication savante0,0230,025
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0160,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,332 · 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.

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

Citations93
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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