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Enregistrement W2972473934

Towards People-Centered Epidemic Preparedness and Response : From Knowledge to Action

2019· article· en· W2972473934 sur OpenAlexfundno aff
K. Bardosh, Daniel H. de Vries, Darryl Stellmach, Sharon Abramowitz, Adama Thorlie, L. Cremers, John Kinsman

Notice bibliographique

RevueUvA-DARE (University of Amsterdam) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCOVID-19 epidemiological studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionWellcome TrustDepartment for International DevelopmentUniversity of Washington
Mots-clésPreparednessAction (physics)Investment (military)Process (computing)Public relationsBusinessPolitical scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social science capacity has made some advance from where it was just a few years ago when efforts were more ad hoc and fragmented; however, new projects are either short-term investments with limited reach or small initial investments, and they are not sufficiently integrated with existing epidemic preparedness and response systems. These need to be urgently leveraged and expanded upon, and supported with a similar level of investment to allied disciplines such as epidemiology, disease modelling and virology. Through a broad consultation, analysis and reflection process, this report analyses the contemporary knowledge, infrastructure and funding gaps that hinder the full potential of social sciences in epidemic response and presents a roadmap for addressing them.

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)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0060,036
Communication savante0,0230,021
Science ouverte0,0040,032
Intégrité de la recherche0,0120,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,199 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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