Notice bibliographique
Résumé
Purpose From a perspective inside one of the most advanced of the state programs, this presentation aims to explore issues of whom are we trying to reach; what information are we trying to convey; when did this reporting start; where can anyone find reports; why are we doing this; and how does it work. This is, however, neither a typical consumer informatics problem nor a subject that public health is used to dealing with. Design/ methodology/ approach The paper is a narrative review of personal experience. Findings Despite achievements, there are fundamental knowledge gaps and unsubstantiated assumptions underlying mandatory public reporting. Research and better role delineation are urgently needed to optimize current choices and ultimately determine whether this is the most cost‐effective strategy among alternative prevention investments. Practical implications Public health departments are in uncharted territory with this new area of activity, faced with fundamental knowledge gaps that potentially hamper chances of success. Perspectives explored in this part of the Universities Council Symposium help frame a research agenda and guide evolution of less advanced programs. Originality/value The Universities Council, established and coordinated by Washington State's HAI Program, is unique in taking an interdisciplinary approach to comprehensive examination of the unsubstantiated assumptions underlying mandatory public reporting.
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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 | 0,091 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».