MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092621052

Clinical and Vaccine Trials for COVID-19: Key Considerations from Social Science

2020· article· en· W3092621052 sur OpenAlexaboutno aff
Rose Burns, Luisa Enria, Alex Bowmer, Samantha Vanderslott, Shelley Lees

Notice bibliographique

RevueOpenDocs (Institute of Development Studies) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Key (lock)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakClinical trialPandemicVirologyMedicineComputer scienceInfectious disease (medical specialty)OutbreakDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous months have witnessed a growth of clinical research in response to the COVID-19 crisis. This brief sets out social science considerations that can inform clinical and vaccine trials for COVID-19. \n \nIt was developed for SSHAP by London School of Hygiene and Tropical Medicine (LSHTM) by Rose Burns, Alex Bowmer, Luisa Enria, Samantha Vanderslott (University of Oxford) and Shelley Lees in order to inform design, recruitment and community engagement, implementation and results dissemination for trials of emerging vaccine and therapeutic candidates for COVID-19. Colleagues from Dalhousie University and Kings college London reviewed it.

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)0,591
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,575
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5910,575
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0130,034
Communication savante0,0300,031
Science ouverte0,0050,019
Intégrité de la recherche0,0250,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,461
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,100 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpenDocs (Institute of Development Studies)Même sujetCOVID-19 Clinical Research StudiesTravaux en français237 207