Information Overload: We Need to Improve the Signal-to-Noise Ratio
Notice bibliographique
Résumé
W ikipedia defines information overload as "an excess amount of information being provided, making processing and absorbing tasks very difficult for the individual because sometimes we cannot see the validity behind the information … and the risk of misinformation.[It is] 'a symptom of the high-tech age, which is too much for one human being to absorb in an expanding world of people and technology.'" 1 Reasons for information overload are improved access to information, exploding amounts of new information, expanding mechanisms for duplication and dissemination of information, contradictions and inaccuracies in available information, and a perceived lack of a standard method for comparing and processing informationall of which ultimately lead to "information pollution" and a "low signal-to-noise ratio". 1 Pharmacists are viewed by the public and other health care professionals as health and drug information experts who can guide patients through the data minefield, providing unique insight, sound judgment, and practical perspective on the risks, benefits, and value of medications to prevent and treat diseases and improve patient care.However, it is becoming increasingly difficult to perform this task, as pharmacists are bombarded by mantras of "miracle" medications, the "lurking dangers" of newly discovered drug reactions and interactions, and flavourof-the-week lifestyle "makeovers".2 If we do not acknowledge the impact of this problem, apply proven, effective coping strategies, and investigate novel solutions to withstand the barrage of information, the very data upon which we rely to promote safe, effective, cost-conscious therapy will paralyze us.Today, drug information is more accessible than ever before, and massive amounts of information can be at our fingertips in seconds.A recent PubMed search on the term "drug" identified over 3.4 million article "hits".Limiting the search to English articles relating to humans revealed a still-overwhelming 5320 randomized controlled trials, 610 metaanalyses, and 165 clinical practice guidelines!However, this relatively high-quality information, which can be searched for and retrieved selectively in a controlled fashion, is not what is
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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 | 0,034 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».