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Enregistrement W2158627246 · doi:10.1017/cbo9780511976599.011

Zimbabwe, Portrait of Cholera in a Failed State

2011· book-chapter· en· W2158627246 sur OpenAlexaff
Myron Echenberg

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVibrio bacteria research studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortraitCholeraState (computer science)ArtAncient historyHistoryArt historyMedicineVirologyComputer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The politics of Zimbabwe have been closely linked – much for the worse – to the fortunes of one man, Robert Gabriel Mugabe. Born in 1924, the wily octogenarian has led his state from prosperity to utter misery, with a ruined economy, a collapsed public health system, and a hungry and sometimes starving population. A massive ten-month cholera outbreak beginning in August 2008 is only the latest in a series of disasters. Details of how such a massive catastrophe occurred require far more space than is available here, but a short overview shows how this failed state has ruined the lives not only of its own population, but of thousands more living in the Southern African region. Mugabe rose to prominence in the 1960s as the secretary-general of the Zimbabwe African National Union (ZANU). Frequently threatened and sometimes jailed by the dominant white minority in what was then Southern Rhodesia, Mugabe fled the country in 1974 to join the “Second Chimurenga,” as the war for liberation was called. Mugabe emerged victorious at the end of the war in 1979 and won a sweeping victory in the general elections the next year. With the help of violent intimidation, Mugabe as prime minister consolidated power over ZANU's rival, the Zimbabwe African Peoples' Union (ZAPU), led by Joshua Nkomo. ZAPU drew most of its support from the Ndebele-speaking region in the south, centered on Bulawayo, the country's second city, whereas ZANU was dominated by Shona-speaking peoples in Harare and in rural Zimbabwe outside Matableland.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,189 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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