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Enregistrement W2940762700 · doi:10.1016/j.envint.2019.04.016

GRADE guidelines for environmental and occupational health: A new series of articles in Environment International

2019· letter· en· W2940762700 sur OpenAlexaff
Rebecca L. Morgan, Davina Ghersi, Holger J. Schünemann, Andrew A. Rooney, Paul Whaley, Yong‐Guan Zhu, Kristina A. Thayer

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical CentreImpactHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésEnvironmental healthSeries (stratigraphy)Environmental scienceMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2014, early in the GRADE Working Group's initiative of expanding evidence assessment and guideline develop to address specific topic areas, the working group created the Environmental and Occupational Health Project Group. The project group began by developing a research agenda to advance the rigor and transparency of systematic reviews and guideline development in this field by adapting GRADE to support decision-making in environmental health. In a commentary for Environment International, we first introduced GRADE, examined steps of the guideline development process currently used for decision-making, and outlined suggestions for a research agenda to address decision-making in the environmental and occupational health field (Morgan et al., 2016).

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)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,307
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,307
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0520,048
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,011

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 Opus0,465
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,034 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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