662 FOCUSING RESEARCH TO ENSURE IMPACT
Notice bibliographique
Résumé
Of the burden of non-communicable diseases (NCDs), 80% is borne by low- and middle-income countries (LMIC) and by people below the age of 65. To provide evidence to enable policy makers to implement cost-effective ways of preventing and controlling non-communicable chronic diseases globally, major health and medical research funding agencies from seven countries formed the Global Alliance for Chronic Disease (GACD) in 2008. The aim of the GACD is to develop the evidence base needed to guide policy and identify best practices for fighting chronic diseases, thereby contributing to a sustainable and significant reduction of illness, disability and premature death around the world. GACD chose hypertension control in LMIC as its first research priority. In 2011, GACD members from Australia (NHMRC), Canada (CIHR), the UK (MRC), and the USA (NHLBI) opened coordinated targeted calls for hypertension research, to support collaborative research projects. Rigorous scientific evaluations of the applications from investigators from developed countries and LMIC were carried out by the four funding agencies and a wide range of innovative projects have been identified. A joint announcement of successful research applications will be made in June 2012. GACD will convene funded investigators to create a network of hypertension researchers. This research, covering many nations of the world, should lead to practical ways of meeting the targets identified by WHO following the United Nations’ meeting on NCD in September 2011. GACD is identifying priorities for future targeted research calls. Experiences to date, intended outcomes and future strategies will be presented.
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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 | 0,278 | 0,419 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,023 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,025 |
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 ».