MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3198575335 · doi:10.2196/32958

#HealthyClimate: Call for Emergency Action to Limit Global Temperature Increases, Restore Biodiversity, and Protect Health

2021· editorial· en· W3198575335 sur OpenAlexaffvenue
Lukoye Atwoli, Abdullah H Baqui, Thomas Benfield, Raffaella Bosurgi, Fiona Godlee, Stephen Hancocks, Richard Horton, Laurie Laybourn‐Langton, Carlos Augusto Monteiro, Ian Norman, Kirsten Patrick, Nigel Praities, Marcel G. M. Olde Rikkert, Eric J. Rubin, Peush ‎Sahni, Richard Smith, Nick Talley, Sue ‎Turale, Damián Vázquez

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensCanadian Medical Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarshallingSummitAction (physics)Global healthBiodiversityCall to actionChinaCollective actionPolitical scienceGlobal warmingBusinessClimate changeEnvironmental planningGeographyHealth careLawEcologyComputer scienceBiologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The UN General Assembly in September 2021 will bring countries together at a critical time for marshalling collective action to tackle the global environmental crisis. They will meet again at the biodiversity summit in Kunming, China, and the climate conference (COP26) in Glasgow, UK. Ahead of these pivotal meetings, we-the editors of health journals worldwide-call for urgent action to keep average global temperature increases below 1.5°C, halt the destruction of nature, and protect health.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0200,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,046

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,299 · 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
GenreÉditorial

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Public Health and Surveillance→Même sujetClimate Change and Health Impacts→Travaux en français237 207→