Models for the Study of Whole Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article summarizes a network and complex systems science model for research on whole systems of complementary and alternative medicine (CAM) such as homeopathy and traditional Chinese medicine. The holistic concepts of networks and nonlinear dynamical complex systems are well matched to the global and interactive perspectives of whole systems of CAM, whereas the reductionistic science model is well matched to the isolated local organ, cell, and molecular mechanistic perspectives of pharmaceutically based biomedicine. Whole systems of CAM are not drugs with specific actions. The diagnostic and therapeutic approaches of whole systems of CAM produce effects that involve global and patterned shifts across multiple subsystems of the person as a whole. For homeopathy, several characteristics of complex systems, including the probabilistic nature of attractor patterns, variable sensitivity of complex systems to initial conditions, and emergent behaviors in the evolution of a system in its full environmental context over time, could help account for the mixed basic science and controlled clinical trial research findings, in contrast with the consistently positive outcomes of observational studies in the literature. Application of theories and methods from complex systems and network science can open a new era of advances in understanding factors that lead to good versus poor individual global outcome patterns and to rational triage of patients to one type of care over another. The growing reliance on complex systems thinking and systems biology for cancer research affords a unique opportunity to bridge between the CAM and conventional medical worlds with some common language and conceptual models.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle