Notice bibliographique
Résumé
The health care community has lost a remarkable human being who had a profound impact on research methodology and the way clinical practice has evolved over the past 5 decades. Dr. David Sackett (Figure), recognized as the father of evidence-based medicine (practice) (EBM), died on May 13, 2015. Evidence-based medicine (practice) is defined as “the integration of best research evidence with clinical expertise and patient values”1,2 and was ranked by BMJ as one of the top 10 medical breakthroughs since 1840.3 Sackett was born in Chicago and received a medical degree from the University of Illinois and a master's degree in epidemiology from Harvard University. His original medical training was in internal medicine and nephrology; however, at the time of the Cuban Missile Crisis, he was drafted and assigned to the US Public Health Service (USPHS). It was during his experience with the USPHS that he began to conceive how epidemiological principles could be applied to clinical practice. “Big-E” epidemiology examines the distribution and determinants of disease and injury in populations, whereas clinical epidemiology is concerned with the determinants and effects of clinical decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,042 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».