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Enregistrement W29769960 · doi:10.14745/ccdr.v41is3a02

Spectral Invariance for Pseudodifferential Operators on Function Spaces

2006· article· en· W29769960 sur OpenAlexaboutno aff
Hans‐Gerd Leopold

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Harmonic Analysis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsSobolev spacePseudodifferential operatorsBounded functionOperator (biology)Pure mathematicsInvertible matrixMeasurable functionCompact operator on Hilbert spaceMaximal functionBesov spaceCompact operatorInverseInterpolation spaceMathematical analysisFunctional analysisGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past 100 years, an increasing array of vaccines has been introduced into the Canadian market and yet optimal use depends on public demand and acceptance of these products. In the 1990s, research focused on key barriers to vaccine uptake, highlighting the importance of barriers to access and "missed opportunities" for vaccination. In this century the focus is on vaccine hesitancy, which is influenced by factors such as complacency, convenience and confidence. This phenomenon is not new but some of its drivers include an increasingly crowded immunization schedule, heightened societal concerns about risk over benefit, and a rise in health consumerism. Understanding and addressing vaccine hesitancy will be critical to preventing it from undermining the success of immunization in the future. While more research is needed, there are both practitioner-based resources to optimize dialogue with vaccine-hesitant parents and program-based resources to address vaccine hesitancy at a population-based and societal level.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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