A Collaborative Research Exploration of Pollutant Mixtures and Adverse Birth Outcomes by Using Innovative Spatial Data Mining Methods: The DoMiNO Project
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Environmental health research is gaining interest due to the global concern of environmental factors impacting health. This research is often multifaceted and becomes complex when trying to understand the participation of multiple environmental variables. It requires the combination of innovative research methods, as well as the collaboration of diverse disciplines in the research process. The application of collaborative approaches is often challenging for interdisciplinary teams, and much can be learned from in-depth observation of such processes. We share here a case report describing initial observations and reflections on the collaborative research process of the Data Mining and Neonatal Outcomes (DoMiNO) project (2013–2018), which aimed to explore associations between mixtures of air pollutants and other environmental variables with adverse birth outcomes by using an innovative data mining approach. The project was built on interdisciplinary and user knowledge participation with embedded evaluation framework of its collaborative process. We describe the collaborative process, the benefits and challenges encountered, and provide insights from our experience. We identified that interdisciplinary research requires time and investment in building relationships, continuous learning, and engagement to build bridges between disciplines towards co-production, discovery, and knowledge translation. Learning from interdisciplinary collaborative research experiences can facilitate future research in the challenging field of environmental health.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle