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Enregistrement W2522137717 · doi:10.1017/gmh.2016.22

Global Mental Health: sharing and synthesizing knowledge for sustainable development

2016· article· en· W2522137717 sur OpenAlexfundno aff
Kelly O’Donnell, Michèle Lewis O’Donnell

Notice bibliographique

RevueCambridge Prisms Global Mental Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Nova de LisboaUniversity of TorontoUniversity of GlasgowUniversity of CambridgeInstitute for Health Metrics and EvaluationUniversity of WashingtonUniversity of Notre DameUniversity of RwandaUniversity of Chicago
Mots-clésContext (archaeology)Mental healthSustainable developmentKnowledge managementDomain (mathematical analysis)BusinessGlobal mental healthKnowledge sharingPolitical scienceComputer sciencePsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global mental health (GMH) is a growing domain with an increasing capacity to positively impact the world community's efforts for sustainable development and wellbeing. Sharing and synthesizing GMH and multi-sectoral knowledge, the focus of this paper, is an important way to support these global efforts. This paper consolidates some of the most recent and relevant 'context resources' [global multi-sector (GMS) materials, emphasizing world reports on major issues] and 'core resources' (GMH materials, including newsletters, texts, conferences, training, etc.). In addition to offering a guided index of materials, it presents an orientation framework (global integration) to help make important information as accessible and useful as possible. Mental health colleagues are encouraged to stay current in GMH and global issues, to engage in the emerging agendas for sustainable development and wellbeing, and to intentionally connect and contribute across sectors. Colleagues in all sectors are encouraged to do likewise, and to take advantage of the wealth of shared and synthesized knowledge in the GMH domain, such as the materials featured in this paper.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,361 · 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.

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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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