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Enregistrement W2621034465 · doi:10.1136/bmjpo-2017-000001

Child health: what should be done?

2017· editorial· en· W2621034465 sur OpenAlexaboutno aff
Imti Choonara

Notice bibliographique

RevueBMJ Paediatrics Open · 2017
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChild mortalityMillennium Development GoalsPovertyMortality rateMedicineInfant mortalityEnvironmental healthSocioeconomic statusEconomic growthDemographyPopulationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over 17 000 children under the age of 5 years die every day.1 The majority of these children die in either sub-Saharan Africa or South Asia. Most of these children die from preventable causes, including gastroenteritis, pneumonia and malaria. Progress has been made in reducing child mortality with a 50% reduction in under five mortality between 1990 and 2013.1 This was however less than the two-thirds reduction target in the Millennium Development Goals. Although the majority of deaths occur in low-income and middle-income countries, there are wide disparities in child mortality between high-income countries. Child mortality rates in the UK are higher than in many other European countries.2 Similarly, the USA has higher child mortality rates than neighbouring Canada and Cuba.1 Additionally within countries, there are wide disparities in child mortality. The poorest, most deprived sections of the community have the highest child mortality rates. The new United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) include the reduction of poverty and inequalities as they recognise the link between socioeconomic factors and health. The evidence base for ensuring children are healthy is quite extensive. Politicians and governments are aware that the following are key contributors to ensuring that children are healthy. They are all included within the SDGs.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,357 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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