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Enregistrement W3124231201 · doi:10.26181/13211378

Evolution of Wikipedia’s medical content: past, present and future

2017· article· en· W3124231201 sur OpenAlexaff
Thomas Shafee, Gwinyai Masukume, Lisa Kipersztok, Diptanshu Das, Mikael Häggström, James Heilman

Notice bibliographique

RevueArrow@dit (Dublin Institute of Technology) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWikimedia Foundation
Mots-clésEncyclopediaQuality (philosophy)Medical informationMedical knowledgePublic relationsMedical educationComputer scienceWorld Wide WebKnowledge managementPolitical scienceMedicineLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

© The author(s) 2017. As one of the most commonly read online sources of medical information, Wikipedia is an influential public health platform. Its medical content, community, collaborations and challenges have been evolving since its creation in 2001, and engagement by the medical community is vital for ensuring its accuracy and completeness. Both the encyclopaedia's internal metrics as well as external assessments of its quality indicate that its articles are highly variable, but improving. Although content can be edited by anyone, medical articles are primarily written by a core group of medical professionals. Diverse collaborative ventures have enhanced medical article quality and reach, and opportunities for partnerships are more available than ever. Nevertheless, Wikipedia's medical content and community still face significant challenges, and a socioecological model is used to structure specific recommendations. We propose that the medical community should prioritise the accuracy of biomedical information in the world's most consulted encyclopaedia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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