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Enregistrement W2463689096 · doi:10.12927/whp.2016.24672

Reducing the Impact of Attacks against Healthcare by Curbing the Use of Explosive Weapons in Populated Areas: Developments at the Global Level

2016· article· en· W2463689096 sur OpenAlexvenueno aff
Simon Bagshaw

Notice bibliographique

RevueWorld health & population · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExplosive materialHealth careGlobal healthBusinessEnvironmental healthComputer securityPolitical scienceMedicineLawGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attacks against healthcare in situations of armed conflict have emerged as an issue of increasing concern with explosive weapons - such as aircraft bombs, mortars and improvised explosive devices - accounting for more deaths, injuries and damage than any other type of weapon in attacks on healthcare facilities. While this is perhaps unsurprising, it offers some insight into a possible course of action for dealing with the problem of attacks against healthcare - by curbing the use of explosive weapons in populated areas. There has been growing recognition in recent years of the humanitarian problems caused by the use of such weapons in populated areas. Steps are now being taken at the global level to curb this use which could, in time, make an important contribution to reducing the incidence and devastating impact of attacks against healthcare.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,223 · 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
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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