Notice bibliographique
Résumé
I live with a chronic, incurable disease called rheumatoid arthritis (RA). According to my healthcare system, this makes me a patient. But I can tell you I consider myself a lot of other things before I introduce myself to anyone as a patient or as a person who lives with RA. In fact those words (patient, person living with RA) are the ones I choose only when I’m in the healthcare system or when I’m part of some type of project that includes a patient perspective. Those words make me feel less empowered, less influential and less skilled than the others at the table in those situations. I am quite certain that when I’m in professional situations where I offer myself up as a patient, I am looked at ‘differently’—and not in a ‘good way’ of differently. I contend that most patients don’t identify themselves as a patient first and foremost–this is a label imposed on us by our healthcare systems. Sarah Riggare is a person who lives with Parkinson’s disease and who uses a stunning visual and explanation to convey how little time she spends with her neurologist annually: ‘I visit my neurologist twice a year, for about 30 min. That is one hour per year. The rest of the year’s 8765 hours, I spend in self-care’.1 This is similar to the time I spend annually with my …
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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 | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».