The <i>Journal of Comorbidity</i> Affiliates with the North American Primary Care Research Group
Notice bibliographique
Résumé
The Journal of Comorbidity is pleased to announce that it has extended its society collaborations by forming another important partnership with the North American Primary Care Research Group (NAPCRG), a renowned multidisciplinary organization for primary care researchers based in North America and beyond. The new partnership reflects an ongoing commitment of both the Journal of Comorbidity and NAPCRG to strengthen and broaden their ties with the primary care community and to foster the dissemination of innovative research in the field of comorbidity and multimorbidity. The partnership marks a celebration of the contribution of NAPCRG and its global members to conducting and reporting high-quality research on comorbidity/multimorbidity over the past 10 years. NAPCRG has been instrumental in growing awareness and developing the field of comorbidity/multimorbidity through various workshops, seminars, and plenaries at its annual meetings held in North America. Furthermore, in 2007, NAPCRG helped organize a meeting funded by the Canadian Institutes of Health on the theme of multimorbidity; attended by over 30 participants from eight countries, this led to the creation of the International Research Community on Multimorbidity (IRCMo) [1]. IRCMo now has almost 1,000 subscribers who are connected through a blog that showcases the most recent developments and publications on comorbidity/multimorbidity research. IRCMo also publishes regular updates on publications that are particularly important in terms of capacity building in research. Journal of Comorbidity 2017;7(1):114–116
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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 | 0,006 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,028 |
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 ».