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Enregistrement W2972199259 · doi:10.1503/cmaj.190055

Fostering community hospital research

2019· article· en· W2972199259 sur OpenAlexaffvenueabout
Paige Gehrke, Alexandra Binnie, Stephanie P T Chan, Karen E. A. Burns, Oleksa Rewa, Margaret S. Herridge, Jennifer Tsang

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensNiagara Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careKey (lock)PopulationCommunity healthMedicineData scienceNursingComputer sciencePublic healthEnvironmental healthPolitical scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY POINTS The traditional setting of health research is academic centres.[1][1],[2][2] However, Canadian health care could benefit from research conducted and started in centres where most of the population receives care with substantial potential to conduct research: community hospitals.[3][3]

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)0,261
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,385
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2610,385
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0170,024
Communication savante0,0340,029
Science ouverte0,0150,077
Intégrité de la recherche0,0180,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,015

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,360 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
GenreCommentaire

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

En bref

Citations41
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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