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Enregistrement W2614039955 · doi:10.3133/ofr20171038

Report of the workshop on evidence-based design of national wildlife health programs

2017· article· en· W2614039955 sur OpenAlexfundno aff
Natalie T. Nguyen, J. Paul Duff, Dolores Gavier‐Widén, Tiggy Grillo, Hongxuan He, Hang Lee, Parntep Ratanakorn, Jolianne M. Rijks, Marie-Pierre Ryser-Degiorgis, Jonathan M. Sleeman, Craig Stephen, Toni Tana, Marcela Uhart, Patrick Zimmer

Notice bibliographique

RevueAntarctica A Keystone in a Changing World · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyCanadian Wildlife Health CooperativeDepartment of Agriculture and Water Resources, Australian GovernmentAnimal and Plant Health AgencyAustralian Government
Mots-clésWildlifeWorkforceEnvironmental resource managementGeographyEnvironmental planningBusinessPolitical scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First posted May 8, 2017 For additional information, contact: Director, National Wildlife Health Center U.S. Geological Survey,6006 Schroeder Road Madison, WI 53711 This report summarizes a Wildlife Disease Association sponsored workshop held in 2016. The overall objective of the workshop was to use available evidence and selected subject matter expertise to define the essential functions of a National Wildlife Health Program and the resources needed to deliver a robust and reliable program, including the basic infrastructure, workforce, data and information systems, governance, organizational capacity, and essential features, such as wildlife disease surveillance, diagnostic services, and epidemiological investigation. This workshop also provided the means to begin the process of defining the essential attributes of a national wildlife health program that could be scalable and adaptable to each nation's needs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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