COVID-19 pandemic: a time for collaboration and a unified global health front
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 has, in the span of weeks, immobilized entire countries and mobilized leading institutions worldwide in a race towards treatments and preventions. Although several solutions such as telemedicine and online education platforms have been implemented to reduce human contact and further transmission, countries need to favour collectivism both within and beyond their borders. Inspired by experiences of previous outbreaks such as SARS in 2003 and Ebola in 2014-2015, global solidarity is a must in order to prevent further morbidity and mortality. Examples in leadership and collaborations ranging from research funds from the Bill and Melinda Gates Foundation to mask donations by the Jack Ma Foundation should be celebrated as examples to follow. Open communication and transparency will be crucial in monitoring the evolution of the disease in the global effort of flattening the curve. This crisis will challenge the integrity and fuel innovation of health systems worldwide, whilst posing a new quality chasm that warrants increased recognition.
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 | 0,039 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,024 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,008 |
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 ».