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
OBJECTIVE: We predicted the amount of health outcome improvement any state might achieve if it could reach the highest level of key health determinants any individual state has already achieved. METHODS: Using secondary county-level data on modifiable and nonmodifiable health determinants from 1994 to 2003, we used regression analysis to predict state age-adjusted mortality rates in 2000 for those younger than age 75, under the scenario of each state's "ideal" predicted mortality if that state had the best observed level among all states of modifiable determinants. RESULTS: We found considerable variation in predicted improvement across the states. The state with the lowest baseline mortality, New Hampshire, was predicted to improve by 23% to a mortality rate of 250 per 100,000 population if New Hampshire had the most favorable profile of modifiable health determinants. However, West Virginia, with a much higher baseline, would be predicted to improve the most-by 46% to 254 per 100,000 population. Individual states varied in the pattern of specific modifiable variables associated with their predicted improvement. CONCLUSIONS: The results support the contention that health improvement requires investment in three major categories: health care, behavioral change, and socioeconomic factors. Different states will require different investment portfolios depending on their pattern of modifiable and nonmodifiable determinants.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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