Acknowledgements and Editorial (Exploring the Role of “Treatment as Prevention”)
Notice bibliographique
Résumé
Free access to this special issue has been made possible by the financial support of the 1st Annual Treatment as Prevention (TasP) Workshop, held May 4-6, 2011 in Vancouver, British Columbia (BC), Canada. The Workshop was organised and hosted by the BC Centre for Excellence in HIV/AIDS and co-hosted by the International AIDS Society, the Joint United Nations Programme on HIV/AIDS (UNAIDS), the World Health Organization and the National Institute on Drug Abuse. Co-sponsors include the National Institutes of Health Office of AIDS Research, the National Institute of Allergy and Infectious Diseases, the United States President’s Emergency Plan for AIDS Relief (PEPFAR), the Agence Nationale de Recherche sur le SIDA et les hépatites virales (ANRS), the Bill & Melinda Gates Foundation, the Canadian Institutes for Health Research and the Public Health Agency of Canada. Academic partners included the University of British Columbia, Simon Fraser University, Vancouver Coastal Health Authority and Providence Health Care, Vancouver. Industry sponsors included Bristol- Myers Squibb, Boehringer Ingelheim, Gilead Sciences, Janssen, Merck, and ViiV Healthcare. Additional Industry supporters included Abbott Laboratories and Biolytical.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 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 ».