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Enregistrement W2793741909 · doi:10.1016/s2214-109x(18)30069-x

MicroResearch: an effective approach to local research capacity development

2018· letter· en· W2793741909 sur OpenAlexaffabout
Sherif M Abdalla, Robert Bortolussi, Noni E. MacDonald

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacity developmentEnvironmental planningGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite efforts by the international community to increase research capacity in sub-Saharan Africa, significant challenges remain.1,2 Traditional approaches neglect the basic deficits in Africa's research capacity, including funding, leadership, and skills to identify and solve local community health problems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,284
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,275
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2840,275
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0160,015
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0190,025
Science ouverte0,0100,049
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,018

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,290 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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