Enregistrement W2038031093 · doi:10.1016/j.healthpol.2013.04.020

What do Canadians think about physician–pharmaceutical industry interactions?

2013· article· en· W2038031093 sur OpenAlexafffund

Anne Holbrook, Joel Lexchin, Eleanor Pullenayegum, Craig Campbell, Bernard Marlow, Sue Troyan, Charles Weijer, Jeff Blackmer, Kevin Brazil, Don Willison

Notice bibliographique

RevueHealth Policy · 2013

Typearticle

Langueen

DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics

ThématiquePharmaceutical industry and healthcare

Établissements canadiensCanadian Medical AssociationWestern UniversityRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaUniversity of TorontoPublic Health OntarioSt. Joseph’s Healthcare HamiltonYork UniversityMcMaster University

Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchYork University

Mots-clésGuidelinePharmaceutical industryPaymentFamily medicineRandom digit dialingTelephone interviewPublic healthMedicinePublic relationsPsychologyMedical educationBusinessNursingEnvironmental healthFinancePolitical scienceSociology

DOI10.1016/j.healthpol.2013.04.020

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 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)0,001

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000

Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Catégories consensuellesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune

GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,600

Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,000
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,000
Bibliométrie	0,000	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,000
Communication savante	0,000	0,001
Science ouverte	0,001	0,000
Intégrité de la recherche	0,001	0,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,010	0,003

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 Opus0,382

Tête enseignante GPT0,601

Écart entre enseignants0,219 · 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