Notice bibliographique
Résumé
The brain enables quality of life, creativity and human progress. Without a healthy brain, little else matters. The World Federation of Neurology (WFN) aims to integrate, prioritize, and help apply advances in brain diseases and the promotion of brain health worldwide. Much has been achieved in the understanding, diagnosis and treatment of diseases of the brain in the past 50 years. However, the pace of progress needs to be accelerated further, if we are to help stem the growing burden of neurological disorders. Already, neurological disorders are the leading cause of disability adjusted life years (DALY’s) in the world, and they are projected to rise. Our agenda is huge, and our resources are modest, so that we need to integrate, focus, and leverage improvements in neurological disease and promotion of brain health worldwide. Many opportunities exist for synergy. The Greek root“syn” (with) implies working with others, both individuals and organizations. This includes national, regional, and subspecialty organizations, other international organizations dealing with the brain, the World Health Organization (WHO), governments and industry with which we can synergize. Synergy also implies that the combination is more than the sum of its parts, that is, it creates added value. Value, evaluation, and viability need to be our bywords. An important first step is to survey all relevant activities taking place in a given area. For example, a number of different organizations offer a variety of educational activities. Could something be gained by better coordination and a systematic evaluation of quality and results? It would help to know where we are, before we decide where we are going. Many more neurologists will be involved and much more will need to be done. The challenges are formidable, but so are the opportunities.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».