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Enregistrement W2010700880 · doi:10.2190/e3p3-tq8d-ktdr-nf8k

Genetic Technologies and Achieving Health for Populations

2000· review· en· W2010700880 sur OpenAlexafffund
Patricia A. Baird

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2000
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHealth CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchWorld Health Organization
Mots-clésEmerging technologiesGenetic engineeringContext (archaeology)GlobeHealth careRisk analysis (engineering)PopulationGenetic testingBusinessData scienceBiotechnologyBiologyEconomic growthComputer scienceMedicineGeneticsEnvironmental healthEconomicsGeneNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The remarkable progress in genetics over the last 50 years has led to the development of genetic technologies to identify or alter genes in living organisms, and these technologies can be applied to people. This article presents background information on the role of genetics in human disease, outlines the technologies, and discusses the sources of the strong push for a genetic approach to ill-health and some implications and harmful consequences of using these genetic technologies. The determinants of most diseases are complex and are embedded in a social context. To focus on only one strand of this web--the genetic strand--because it is one that may be amenable to biological/pharmaceutical treatment, although profitable for industry, does not address other important determinants of health and may lead to a harmful overemphasis on genetic approaches. The author outlines some limitations to the potential contribution of genetic technologies to population health across the globe and the need for policy development if these technologies are to have an appropriate place in health care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,372 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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