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Enregistrement W2942154415 · doi:10.1016/s1474-4422(19)30068-7

Priorities to reduce the burden of stroke in Latin American countries

2019· review· en· W2942154415 sur OpenAlexaff
Sheila Cristina Ouriques Martins, Claudio Sacks, Werner Hacke, Michael Brainin, Francisco de Assis Figueiredo, Octávio Marques Pontes‐Neto, Pablo M. Lavados, D McGhie, Salvador Cruz‐Flores, Sebastián F. Ameriso, Walter M Camargo Villareal, Juan Carlos Durán, José E. Fogolin Passos, Raul G. Nogueira, João José Freitas de Carvalho, Gisele Sampaio Silva, Carla Moro, Jamary Oliveira‐Filho, Rubens José Gagliardi, Eduardo David Gomes de Sousa, Felipe Fagundes Soares, Katia De Pinho Campos, Paulo Fonseca Teixeira, Ivete Pillo Gonçalves, Irving R. Santos Carquin, Mário Muñoz Collazos, Germán E Pérez Romero, Javier Isaac Maldonado Figueredo, Miguel A. Barboza, Miguel Á. Celis, Fernando Góngora‐Rivera, Carlos Cantú‐Brito, Nelson Novarro, Miguel Á Velázquez Blanco, Carlos A Arbo Oze de Morvil, Aurora B Olmedo Bareiro, Gloria Meza Rojas, Alan Flores, Jorge Arturo Hancco-Saavedra, Vivian Pérez Jimenez, Carlos Abanto Argomedo, Liliana Rodríguez Kadota, Roberto Crosa, Daissy Liliana Mora Cuervo, Ana Cláudia de Souza, Leonardo Augusto Carbonera, Tony Fabian Alvarez Guzman, Nelson Maldonado, Norberto L. Cabral, Craig S. Anderson, Patrice Lindsay, Anselm Hennis, Valery L. Feigin

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Neurology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensHeart and Stroke Foundation
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaNational Health and Medical Research CouncilGeorge Institute for Global HealthConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoTakeda Pharmaceutical CompanyBoehringer IngelheimWorld Health Organization
Mots-clésDeclarationLatin AmericansStroke (engine)MedicinePublic healthEconomic growthPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,270 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations182
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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