MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3112479924 · doi:10.12927/hcpap.2020.26370

Creating an Environmentally Sustainable Health System Demands a Socially Accountable Approach in a Post-COVID World

2020· letter· en· W3112479924 sur OpenAlexaffvenue
Anne Andermann, Yassen Tcholakov, Reggie Tomatuk, Sandy Buchman

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2020
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensOntario Medical AssociationCree Board of Health and Social Services of James BayNunavik Regional Board of Health and Social ServicesCanadian Medical AssociationMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BusinessEnvironmental planningSustainable developmentEnvironmental resource managementEnvironmental economicsPolitical scienceVirologyEnvironmental scienceMedicineEconomicsInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impacts of climate change can already be seen among many of the patients in our clinics and emergency rooms, and as with all disasters, the most impoverished and marginalized members of society are the hardest hit. The health system has a social accountability role to anticipate and respond to the evolving health needs of our society. We are the stewards of this planet, steering the course through current and future challenges. What we do now will determine what the world will be like for our children and grandchildren. At times like this, more than ever before, health workers around the world must unite and engage in contributing to shaping future policy directions and monitoring progress to create a post-COVID world where social accountability and sustainable development go hand in hand.

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)0,009
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: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,012
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0800,073
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy→Même sujetClimate Change and Health Impacts→Travaux en français237 207→