Enregistrement W1998150270 · doi:10.1016/j.eurger.2014.07.010

Living Lab Falls-MACVIA-LR: The falls prevention initiative of the European Innovation Partnership on Active and Healthy Ageing (EIP on AHA) in Languedoc-Roussillon

2014· article· en· W1998150270 sur OpenAlexaff

Hubert Blain, Frédéric Abécassis, P.A. Adnet, B. Alomène, Michel Amouyal, Benoît G. Bardy, M.-P. Battesti, G. Baptista, Pierre Louis Bernard, J. Berthe, C. Boubakri, J. Burille, M.-V. Calmels, Bernard Combe, Didier Delignières, Arnaud Dupeyron, G Dupeyron, Agnès Oude Engberink, F. Gressard, D. Hève, D. Jakovenko, Claude Jeandel, M. Lapierre, M.S. Léglise, Isabelle Laffont, C. Laurent, Béatrice Lognos, J.-M. Lussert, Kévin Mandrick, V. Marmelat, P. Martin-Gousset, A. Matheron, Grégoire Mercier, Cyril Meunier, Jacques Morel, Grégory Ninot, F. Nouvel, J.P. Ortiz, M.-P. Pasdelou, E. Pastor, J. Pélissier, Stéphane Perrey, Marie‐Christine Picot, N. Pinto, Sofiane Ramdani, F. Radier-Pontal, E. Royère, I. Rédini-Martinez, Jean‐Marie Robine, Émile Roux, J.-L. Savy, Yannick Stéphan, D. Strubel, G. Tallon, K. Torre, Jean‐Michel Verdier, Grégoire Vergotte, E. Viollet, Cédric T. Albinet, Joël Ankri, Cédric Annweiler, Athanase Bénétos, Olivier Beauchet, Gilles Berrut, Patricia Dargent‐Molina, Leslie M. Decker, Olivier Hanon, M.E. Joël, F. Nourashemi, François Puisieux, Yves Rolland, Geneviève Ruault, Bruno Vellas, Anne Vuillemin, Christian Becker, N. Holand, J.-P. Michel, Timo Strandberg, Anna Bedbrook, Sophie A. Granier, T. Camuzat, Rodolphe Bourret, Nicolas Best, O. Jonquet, J.-E. de La Coussaye, Jacques Mercier, M. Noguès, M. Aoustin, Philippe Domy, J. Bringer, Philippe Augé, Céline Bourquin, Jean Bousquet

Notice bibliographique

RevueEuropean Geriatric Medicine · 2014

Typearticle

Langueen

DomaineHealth Professions

ThématiqueHealth, Medicine and Society

Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésMedicineHealthy ageingGeneral partnershipCoachingGerontologyFall preventionLiving labPoison controlSuicide preventionAgeingMedical emergencyManagementFinance

DOI10.1016/j.eurger.2014.07.010

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,006

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,107

Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,006	0,006
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,001	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,002	0,001
Science ouverte	0,001	0,004
Intégrité de la recherche	0,002	0,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,018	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.

Tête enseignante Opus0,079

Tête enseignante GPT0,383

Écart entre enseignants0,304 · 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.

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

Citations34

Publié2014

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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