GLOBAL COUNCIL ON BRAIN HEALTH: ADVANCING INTERNATIONAL DIALOGUE TO PROMOTE WELL-BEING
Notice bibliographique
Résumé
As people live longer, the need for clear, trustworthy information on brain and cognitive health is greater than ever. Launched in 2015, the Global Council on Brain Health is an independent collaborative of scientists, clinicians, scholars and policy experts convened by AARP to provide the foremost thinking on what people and professionals can do to maintain and improve brain health. The goal of the Council is to translate scientific research into actionable recommendations for the public that will help drive behavior change in individuals across communities and cultures. This symposium will feature leading researchers from the UK, US and Canada to highlight recommendations issued by the Council. It will showcase three consensus documents generated by the Council that are based on the latest research advancements. Particular emphasis will be placed on Council recommendations that are aimed at improving brain health in three areas: physical exercise, sleep and social engagement. In sum, this symposium brings together leaders at the forefront of this international effort to discuss the scientific and policy dimensions of brain health.
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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 | 0,093 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,021 |
| Communication savante | 0,023 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,044 | 0,052 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 ».