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Enregistrement W2125235293 · doi:10.2105/ajph.2005.081711

Vision for a Global Registry of Anticipated Public Health Studies

2007· article· en· W2125235293 sur OpenAlexaff
Bernard C. K. Choi, John Frank, Jennifer S. Mindell, А. А. Орлова, Vivian Lin, Alain Vaillancourt, Pekka Puska, Tikki Pang, Harvey A. Skinner, Marsha Marsh, Ali H. Mokdad, Shun-Zhang Yu, M. Cristina Lindner, Gregory Sherman, Sandhi Maria Barreto, Lawrence W. Green, Lawrence W. Svenson, Peter Sainsbury, Yong-Ping Yan, Zuo‐Feng Zhang, Juan Carlos Zevallos, Suzanne C. Ho, Lígia Malagón de Salazar

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthProcess (computing)MedicinePublic relationsTracking (education)Medical educationPolitical sciencePsychologyComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In public health, the generation, management, and transfer of knowledge all need major improvement. Problems in generating knowledge include an imbalance in research funding, publication bias, unnecessary studies, adherence to fashion, and undue interest in novel and immediate issues. Impaired generation of knowledge, combined with a dated and inadequate process for managing knowledge and an inefficient system for transferring knowledge, mean a distorted body of evidence available for decisionmaking in public health. This article hopes to stimulate discussion by proposing a Global Registry of Anticipated Public Health Studies. This prospective, comprehensive system for tracking research in public health could help enhance collaboration and improve efficiency. Practical problems must be discussed before such a vision can be further developed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,318
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,283
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3180,283
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0230,017
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0180,038
Science ouverte0,0090,019
Intégrité de la recherche0,0110,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,309 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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