MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3214601623 · doi:10.1016/j.sciaf.2021.e01046

Mutual Pan-African support paradigm to produce scientific evidence of traditional medical practices for use against COVID-19 and emerging pandemics

2021· review· en· W3214601623 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScientific African · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of OttawaUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health careMedical researchScientific evidenceHealthcare systemPolitical scienceEconomic growthPublic relationsBusinessMedicineEconomicsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Africa is endowed with a profoundly rich and diverse system of plants and other bio-resources out of which, by traditional medicine practice, the people have satisfied their healthcare needs right from antiquity. In contemporary times, it has become necessary to modernize this traditional medical care system via scientific studies. Validation of the efficacy of health-enhancement products and drugs from plants and other bio-resources is predicated on diligent and intensive research accompanied by rigorous and conclusive clinical trials. Africa has eminently qualified human resources but due to the finance-intensive nature of medical research, individual African states on their own cannot fund the level of research desired for dealing with such serious issues as the COVID-19 pandemic. A collaboration among African states guided by a Mutual Pan-African support paradigm (MPASP) is a unique strategy for achieving success in any such a high-impact global project as the use of traditional medicine against COVID-19 and emerging pandemics; and this is hereby advocated.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,417
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,065 · 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