Notice bibliographique
Résumé
If we were to create the diabetes care experience anew, there is little doubt that it would not resemble the current bricks-and-mortar way we do things currently. For however a future model of care is designed, it would assume a digital-first approach, whereby the modern conveniences of digitally-mediated services we have experienced in other industries would be reflected in our diabetes care. To this end, our diabetes data would be liberated, transparent to those that need it, but safe and secure otherwise. We would have access to new tools that create insights that lower the burden, not add to it. And access to care would be just in time, convenient, and from a distance when needed. What is stopping a digital-first model is complex and deeply seated, but not insurmountable with engagement from industry, regulators, and care providers that are all willing to modernize the way care is delivered. Personal human interaction will continue to play an important part in the care for millions of people living with diabetes, no matter the sophistication of these digital services. What these technologies will provide is the human capacity to deal with the higher need, vulnerable people for whom access to timely care is an issue. Moreover, it will provide choice for an increasingly diverse population that seeks options for the form, and the delivery, of their personalized care.
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 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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».