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Enregistrement W2012226878 · doi:10.1215/03616878-26-3-638

Understanding Mutual Benefit Societies, 1860–1960

2001· article· en· W2012226878 sur OpenAlexaboutno aff
Brian J. Glenn

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Politics Policy and Law · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHIV, TB, and STIs Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIconCitationTable of contentsDownloadLibrary sciencePoliticsSection (typography)HistoryArt historyMedia studiesPolitical scienceSociologyLawWorld Wide WebComputer scienceAdvertisingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Book Review| June 01 2001 Understanding Mutual Benefit Societies, 1860–1960 Chapel Hill:University of North Carolina Press, 2000. 320 pp. $55.00 cloth; $24.95 paper; Montreal: McGill-Queens University Press, 1998. 184 pp. $39.95 cloth. Brian J. Glenn Brian J. Glenn Search for other works by this author on: This Site Google J Health Polit Policy Law (2001) 26 (3): 638–651. https://doi.org/10.1215/03616878-26-3-638 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn Email Tools Icon Tools Permissions Cite Icon Cite Search Site Citation Brian J. Glenn; Understanding Mutual Benefit Societies, 1860–1960. J Health Polit Policy Law 1 June 2001; 26 (3): 638–651. doi: https://doi.org/10.1215/03616878-26-3-638 Download citation file: Zotero Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search Books & JournalsAll JournalsJournal of Health Politics, Policy and Law Search Advanced Search The text of this article is only available as a PDF. © 2001 by Duke University Press2001 Article PDF first page preview Close Modal Issue Section: Books: Review Symposium on Remembering Present and Future Institutions of Health Care You do not currently have access to this content.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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