Notice bibliographique
Résumé
The second decade will be as exciting as the first Evidence based medicine seeks to empower clinicians so that they can develop independent views regarding medical claims and controversies. Although many helped to lay the foundations of evidence based medicine,1 Archie Cochrane's insistence that clinical disciplines summarise evidence concerning their practices, Alvan Feinstein's role in defining the principles of quantitative clinical reasoning, and David Sackett's innovation in teaching critical appraisal all proved seminal. The term evidence based medicine,2 and the first comprehensive description of its tenets, appeared little more than a decade ago. In its original formulation, this discipline reduced the emphasis on unsystematic clinical experience and pathophysiological rationale, and promoted the examination of evidence from clinical research. Evidence based medicine therefore required new skills including efficient literature searching and the application of formal rules of evidence in evaluating the clinical literature. Important developments in evidence based medicine over the subsequent decade included the increasing popularity of structured abstracts3 and secondary journals summarising …
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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 | 0,026 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».