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Enregistrement W2079331857 · doi:10.1097/acm.0b013e3181bbb4ed

The Future of Epidemiology

2009· review· en· W2079331857 sur OpenAlexaff
Roberta B. Ness, Elizabeth Andrews, James A. Gaudino, Anne B. Newman, Colin L. Soskolne, Til Stürmer‎, Daniel Wartenberg, Stanley H. Weiss

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2009
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyPublic healthPsychological interventionDiseaseMedicineFraming (construction)DemographicsEnvironmental healthGeographySociologyPathologyNursingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the authors discuss current challenges and opportunities in epidemiology that will affect the field's future. Epidemiology is commonly considered the methodologic backbone for the fields of public health and outcomes research because its practitioners describe patterns of disease occurrence, identify risk factors and etiologic determinants, and demonstrate the usefulness of interventions. Like most aspects of science, epidemiology is in rapid flux. Several factors that are influencing and will continue to influence epidemiology and the health of the public include factors fundamental to framing the discipline of epidemiology (i.e., its means of communication, its methodologies, its access to data, its values, its population perspective), factors relating to scientific advances (e.g., genomics, comparative effectiveness in therapeutics), and factors shaping human health (e.g., increasing globalism, the environment, disease and lifestyle, demographics, infectious disease).

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,005
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 Opus0,312
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,320 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations27
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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