CESAR VICTORA, médico epidemiologista. Uma vida de liderança científica mundial a serviço da sobrevivência de milhões de crianças.
Notice bibliographique
Résumé
O médico epidemiologista Cesar G. Victora, Professor Emérito da Universidade Federal de Pelotas, com doutorado em Epidemiologia da Assistência Médica pela Escola de Higiene e Medicina Tropical da Universidade de Londres, realizou extensas pesquisas em diversos estados brasileiros e atuou como pesquisador ou consultor em mais de 40 países, assessorando a Organização Mundial da Saúde (OMS) e o UNICEF. Suas principais contribuições científicas incluem a documentação da importância do aleitamento materno exclusivo para prevenir a mortalidade infantil e a construção de curvas de crescimento infantil atualmente adotadas em mais de 140 países. É Professor Visitante das Universidades de Harvard, Oxford, Londres e Johns Hopkins. Recebeu inúmeras condecorações internacionais, entre elas, mais recentemente, em 2017, o Canada Gairdner Global Health Award. Por meio de suas pesquisas, é responsável direto pela sobrevivência de milhões de crianças ao redor do mundo. A promoção da amamentação exclusiva e o monitoramento adequado do crescimento, dois dos legados deixados pelos estudos liderados pelo Prof. Cesar, evitaram e seguem evitando que milhões de crianças percam a vida precocemente.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».