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Enregistrement W3085881977 · doi:10.1093/eurpub/ckaa110

Evaluating the impact of the Tobacco Products Directive within the context of the FCTC in Europe—findings from the EUREST-PLUS ITC Europe Surveys: introductory Commentary

2020· article· en· W3085881977 sur OpenAlexafffund
Constantine Vardavas, Christina N Kyriakos, Ann McNeill, Geoffrey T. Fong, Andrea Glahn, Dominick Nguyen, Katerina Nikitara, Cornel Radu-Loghin, Polina Starchenko, Aristidis Tsatsakis, Charis Girvalaki, Chryssi Igoumenaki, Sophia Papadakis, Aikaterini Papathanasaki, Manolis Tzatzarakis, Nicolas Bécuwe, Lavinia Deaconu, Sophie Goudet, Christopher Hanley, Oscar Rivière, Tibor Demjén, Judit Kiss, Anna Piroska Kovacs, Esteve Fernández, Yolanda Castellano, Marcela Fu, Sarah O Nogueira, Olena Tigova, Ute Mons, Sarah Kahnert, Yannis Tountas, Panagiotis Behrakis, Filippos T Filippidis, Christina Gratziou, Paraskevi Κatsaounou, Theodosia Peleki, Ioanna Petroulia, Chara Tzavara, Aer Pur, Antigona Trofor, Marius Eremia, Lucia Maria Lotrean, Florin Mihălţan, Gernot Rohde, Tamaki Asano, Claudia Cichon, Amy Far, Céline Genton, Melanie Jessner, Linnéa Hedman, Christer Janson, Ann Lindberg, Beth Maguire, Sofía Ravara, Valérie Vaccaro, Brian J. Ward, Marc C. Willemsen, Hein de Vries, Karin Hummel, Gera E. Nagelhout, Witold Zatoński, Aleksandra Herbeć, Kinga Janik‐Koncewicz, Krzysztof Przewoźniak, Mateusz Zatoński, Thomas K Agar, Pete Driezen, Shannon Gravely, Anne C K Quah, Mary E. Thompson

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundFederación Española de Enfermedades RarasUniversity of WaterlooCanadian Institutes of Health ResearchNational Cancer InstituteGeneralitat de CatalunyaOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésDirectiveContext (archaeology)Political scienceTobacco controlEnvironmental healthMedicineComputer scienceGeographyPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TEST 02 - Elsevier's Scopus, the largest abstract and citation database of peer-reviewed literature. Search and access research from the science, technology, medicine, social sciences and arts and humanities fields.

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)0,108
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,239 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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