Princess Diana and Reduced Traffic Deaths in France and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Princess Diana and Reduced Traffic Deaths in France and the United States Affiliation Donald A. Redelmeier MD, MSHSR, FACP, and Junaid A. Bhatti MBBS, MSc, PhDDonald A. Redelmeier is with the Department of Medicine, University of Toronto, and the Evaluative Clinical Sciences Program, Sunnybrook Research Institute, Toronto, Ontario, Canada. Junaid A. Bhatti is with the Institute for Clinical Evaluative Sciences and the Department of Surgery, University of Toronto.CopyRightCorrespondence should be sent to Donald A. Redelmeier, Sunnybrook Health Sciences Centre, G-151, 2075 Bayview Ave, Ontario, Canada M4N 3M5 (e-mail: [email protected]on.ca). Reprints can be ordered at http://www.ajph.org by clicking the "Reprints" link.Note. The views expressed are those of the authors and do not necessarily reflect those of the Ontario Ministry of Health & Long-Term Care.CONTRIBUTORSD. A. Redelmeier wrote the first draft of the editorial. Both authors contributed to revisions and the final decision to submit for publication. https://doi.org/10.2105/AJPH.2017.303880 Accepted: April 28, 2017 Published Online: July 12, 2017
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».