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Enregistrement W2314626220 · doi:10.1177/0706743715625423

Accountability for the Psychological Costs of Military Service

2016· editorial· en· W2314626220 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Alexander C. McFarlane

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountabilityScrutinyMental healthContext (archaeology)Public healthMilitary servicePublic relationsService delivery frameworkMilitary personnelService (business)PsychologyMedicinePsychiatryPolitical scienceBusinessNursingLawMarketingHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extent to which the military has led developments in mental health is often a forgotten story.1 A current example is the series of papers2–6 in this edition that analyze the 2002 and 2013 studies of the Canadian Armed Forces (CAF). Here, epidemiology is used to provide answers to complex questions about the manifestations of psychiatric disorders and their changed patterns over time. These findings need to be considered in the context of a responsive series of service delivery innovations made by the CAF that would seldom occur in the civilian mental health systems. Such research is extremely difficult to do in civilian settings because of the fragmented management and funding streams and the lack of accountability that public scrutiny demands of the military.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0230,035
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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