COVD-11. THE BRAIN TUMOR AND NOT FOR PROFIT AND CHARITY EXPERIENCE OF COVID 19: REACTING AND ADJUSTING TO AN UNPRECEDENTED GLOBAL PANDEMIC IN THE 21ST CENTURY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The COVID-19 pandemic has not only affected individuals, but also disease specific not-for-profits and charities. Brain tumor not-for-profit and charitable organizations around the world exist in all shapes and sizes, and address unmet needs of the patients and caregivers they serve. The International Brain Tumor Alliance(IBTA) carried out an international survey to identify organization changes brought about by the virus and the approaches adopted to address operational challenges created by COVID-19. A 37-question survey was sent across the world. In total, 77 organizations from 22 countries responded. Descriptive statistics and content analysis were used to present RESULTS: Responses fell into three categories: 1) organizational characteristics, 2) the impact of COVID-19 on services, and 3) how COVID-19 has affected the financial and human resources in these organizations. Although organizational characteristics vary widely, common concerns reported across organizations were primarily: a) the disruption of activities which impacted organizations’ abilities to offer their usual services and b) challenges to sustaining funding. Although brain tumor organizations have been impacted by the COVID-19 pandemic, organizations quickly adjusted to this unprecedented global healthcare crisis.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».