From Knowledge to Action: Using Sex, Gender and Health Research to Improve Policy and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Innovations in Gender, Sex, and Health Research will showcase excellence and innovations across all domains of gender, sex, and health research, including but not limited to biomedical, clinical, health services and policy, population and public health, and social science research. The conference will highlight how accounting for gender and sex leads to improvements in health interventions, policies, and outcomes. It will explore advances and challenges related to ethics and knowledge translation in gender, sex, and health research. The conference will bring together a multidisciplinary group of researchers with a shared interest in gender, sex, and health. It aims to promote networking and collaborative engagement among these researchers, as well as health care providers, policy-makers, community groups, and others with an interest in this topic. Innovations in Gender, Sex, and Health Research will foster training and educational opportunities for emerging gender, sex, and health researchers. Part of Keynote Webcast Series from the Innovations in Gender, Sex, and Health Research Conference (2010 : Toronto, ON).
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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 | 0,275 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,136 |
| Communication savante | 0,048 | 0,060 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,044 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».