MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3199956264 · doi:10.1186/s12889-021-11700-0

Correction to: Building on existing tools to improve chronic disease prevention and screening in public health: a cluster randomized trial

2021· article· en· W3199956264 sur OpenAlexaff
Aïsha Lofters, Mary Ann O’Brien, Rinku Sutradhar, Andrew D. Pinto, Nancy N. Baxter, Peter Donnelly, R. Elliott, Richard H. Glazier, Joanne Huizinga, Richard G. Kyle, Donna Manca, Mary-Anne Pietrusiak, Linda Rabeneck, Benjamin C. Riordan, Peter Selby, Kawsika Sivayoganathan, Christopher K. Snider, Nicolette Sopcak, Kevin E. Thorpe, Jill Tinmouth, Becky Wall, Fei Zuo, Eva Grunfeld, Lawrence Paszat

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth Promotion and Cardiovascular Prevention
Établissements canadiensWomen's College HospitalSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentrePublic Health OntarioOntario Institute for Cancer ResearchCentre for Addiction and Mental HealthCancer Care OntarioUniversity of AlbertaUniversity of TorontoRegional Municipality of DurhamInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiostatisticsMedicinePublic healthRandomized controlled trialCluster (spacecraft)Journal of Public HealthAlternative medicineCluster randomised controlled trialEpidemiologyFamily medicineEnvironmental healthHealth promotionInternational healthNursingPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It was highlighted that the original article [1] contained some mistakes in some of the authors’ affiliations. This Correction article shows the correct affiliations. The original article has been updated.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,285 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public HealthMême sujetHealth Promotion and Cardiovascular PreventionTravaux en français237 207