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Enregistrement W24721743 · doi:10.1016/j.breast.2014.03.001

Factors Influencing Funding Decisions by Elected Politicians at the State/Provincial Level: A Case Study of Public Libraries in Canada

2012· dissertation· en· W24721743 sur OpenAlexaboutno aff
Cheryl Stenström

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsKræftens Bekæmpelse
Mots-clésScarcityPoliticsContext (archaeology)Political scienceConsistency (knowledge bases)Public administrationState (computer science)Reciprocity (cultural anthropology)Public relationsBusinessEconomicsPsychologyGeographyLawSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main purpose of this nationwide follow-up study was to examine the development of self-reported lymphedema in the population of women with early-stage breast cancer in Denmark. In 2008 and 2012 two identical questionnaires were sent to the women aged 18-70 years treated for unilateral primary breast cancer in 2005 and 2006. 2293 women (87%) reported on lymphedema in 2008 and 2012. Overall 37% reported lymphedema in 2008 while 31% reported lymphedema in 2012 and severity of symptoms decreased. 50% of women treated with SLNB and reporting lymphedema in 2008 did not report symptoms by 2012 in contrast to 30% treated with ALND. However, 19% of women treated with ALND and not reporting lymphedema in 2008 had developed lymphedema by 2012. In conclusion lymphedema remains a frequent problem, years after treatment for breast cancer, though, number of women reporting lymphedema and overall severity of symptoms decreased.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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