Notice bibliographique
Résumé
Sweden lost its World Cup quarter final to England in summer 2018, but it has certainly met its goals for infant survival. Child mortality is almost twice as high in England as Sweden, according to a study by Zylbersztejn et al 1 that covered 2003–2012. This is a little difficult to understand given the many similarities between the two countries and the fact that Sweden essentially copied the model for the UK National Health Service. However, several reasons could explain the difference. In the 18th and 19th centuries, Sweden was a poorer country than, for example, France and England, and it had very high infant mortality rates. In 1845 the Swedish government appointed Fredrik Theodor Berg (1806–1887) as the first professor of paediatrics in Sweden, and possibly the world, at the Karolinska Institutet in Stockholm. He stated prophetically that “the health of the nation is related to the survival of infants.” Crucial political reforms led to decreasing infant mortality in Sweden during the 20th century.2 Antenatal and children’s clinics were established and poor mothers could receive child benefits from the 1930s. Sweden’s economy was boosted after the Second World War, partly because the country had remained neutral. The Swedish government also introduced social reforms and considerable improvements in housing for families with children. Most of the poverty and the small midwifery units like Nonnatus House in the British television series …
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,013 |
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 ».