мАТЕмАТИЧЕСКОЕ мОДЕЛИРОвАНИЕ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОвьЯ мЕДИЦИНСКИХ РАБОТНИКОв
Notice bibliographique
Résumé
Analg. — 2002. — Vol. 95. — P. 1726–1730.9. Flabouris A., Seppelt I. Optimal interhospital tran-sport system for the criticaly III. Yearbook of intensive care and emergency medicine ed. by J.-L. Vincent Springer. — Verlag: Berlin, 2001. — P. 647–661.10. Gemke R., Bonsel G., van Vught A. Effectiveness and efficiency of a dutch pediatric intensive care unit // Crit. Care Med. — 1994. — Vol. 22. — P. 1477–1484.11. Graf J., Graf C., Janssens U. Analysis of resource use and cost generating factors in a German medical intensive care unit // Intens. Care Med. — 2002. — Vol. 28. — P. 324–331.12. Keenan S., Dodek P. Intensive care unit admission has impact on long-term mortality // Chan. Crit. Care Med. — 2002. — Vol. 30. — P. 501–507.13. McLean R., Tarshis J., Mazer D. Death in two Canadian intensive care units // Crit. Care Med. — 2000. — Vol. 28. — P. 100–103.14. Ridley S., Chrispin P., Scotton H. Changes in quality of life after intensive care // Anaesthesia. — 1997. — Vol. 52. — P. 195–202.15. Stenhouse C.W., Bion J.F. Outreach: a hospital-wide approach to critical illness. In: Yearbook of intensive care and emergency medicine 2001, ed. by J.-L. — Vincent Springer-Verlag. Berlin, 2001. — P. 661–675.16. Understanding costs and cost-effectiveness in critical care. Report from the second American thoracic society. Workshop on outcome research // Am. J. Respir. Crit. Care Med. — 2002. — Vol. 165. — P. 4.17. Wilson R.M. The quality in Australian health care study // Med. J. Aust. — 1995. — Vol. 163. — P. 458–471.18. Zbinden A. Introducing a balanced scorecard mana-gement system in a University anesthesiology department // Anesth. Analg. — 2002. — Vol. 95. — P. 1731–1738.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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 ».