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Enregistrement W3092026901 · doi:10.1093/eurpub/ckaa166.1262

Health research saves lives

2020· article· en· W3092026901 sur OpenAlexaboutno aff
C Higgins

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Public healthInvestment (military)Health carePopulation healthPublic relationsPopulationHealth policyPolitical sciencePresentation (obstetrics)Economic growthInternational healthRelevance (law)BusinessMedicineEnvironmental healthNursingEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This presentation will argue that increased investment in health research is a significant public health imperative. It will use New Zealand as an illustrative case study and also draw upon international experiences. Over the last ten years New Zealand government investment allocated to health research has stood at between 0.6% and 0.8% of government health care costs. Health research advocacy organisation New Zealanders for Health Research (NZHR) argues that the level of investment should be increased to at least 2.4% in order to align with international norms, improve the population's health and well-being and save lives. New Zealand's annual amenable and non-amenable premature mortality currently stands at about 5000 and 7000 deaths respectively. Increased investment in health research holds the key to significantly impacting these figures and should be regarded as an important public health issue. NZHR is one of five similar health research advocacy organisations globally, the others being Research America, Research Canada, Research Sweden and Research Australia. All consistently demonstrate strong public support for their governments to be more actively committed to achieving increased investment in health research. New Zealand is scheduled to have a General Election in September 2020, so the results of NZHR's own polling, supported by that of our sibling organisations, are of particular relevance as NZHR seeks to make health research investment an election issue. The presentation will include comparative information from the five health research advocacy organisations globally, and will note that health researchers irrespective of where they are based are part of an international community where knowledge is shared to the benefit of all nations globally. The presentation therefore will challenge all countries, including New Zealand, to examine, and where necessary address, the adequacy of their own levels of health research investment. Key messages Health research saves lives. Health research investment is a public health issue.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1240,039

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 Opus0,375
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,070 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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