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Enregistrement W3107544999 · doi:10.1055/a-1287-2546

Gesundheitsökonomische Aspekte der Corona-Krise in der Schweiz: Resultate des COVID-19 Social Monitor

2020· article· de· W3107544999 sur OpenAlexaff
Marc Höglinger, Beatrice Brunner, Michael Stucki, Simon Wieser

Notice bibliographique

RevueGesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement · 2020
Typearticle
Languede
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPolitical scienceGynecologyHumanitiesPhilosophyMedicineVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zusammenfassung Nach Ausbruch der Corona-Pandemie wurde in der Schweiz Mitte März ein landesweiter Lockdown beschlossen. Dieser hatte extreme Auswirkungen auf das soziale Leben und die Gesundheitsversorgung. Der COVID-19 Social Monitor zeigt einige dieser gesellschaftlichen Veränderungen über die Zeit des Lockdowns und danach auf. Die Ergebnisse zeigen, dass in der akuten Phase des Lockdowns zwischen rund 50 % (Hausärzte) und über 90 % (Zahnärzte) der medizinischen Behandlungen nicht beansprucht wurden. Ausserdem brach die Arbeitsproduktivität massiv ein. Während des vollen Lockdowns lagen die Produktivitätsverluste bei durchschnittlich 46 %. Mit der schrittweisen Aufhebung des Lockdowns ab Ende April normalisierte sich die Lage weitgehend.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,162 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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