MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W35705361 · doi:10.1136/jech-2021-217202

Analisis Tingkat Kepuasan Ke CV Banyu Biru, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan.

2001· dissertation· en· W35705361 sur OpenAlexfundno aff
Cucu Rukoyah

Notice bibliographique

RevueJournal of epidemiology and community health · 2001
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Fiscal Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the theory and methods of legal epidemiology-the scientific study and deployment of law as a factor in the cause, distribution, and prevention of disease and injury in a population-have been well developed in the context of domestic law, the challenges posed by shifting the frame of analysis to the global legal space have not yet been fully explored. While legal epidemiology rests on the foundational principles that law acts as an intervention, that law can be an object of scientific study and that law has impacts that should be evaluated, its application to the global level requires the recognition that international laws, policies and norms can cause effects independently from their legal implementation within countries. The global legal space blurs distinctions between 'hard' and 'soft' law, often operating through pathways of global agenda setting, legal language, political pressures, social mobilisation and trade pressures to have direct impacts on people, places and products. Despite these complexities, international law has been overwhelmingly studied as operating solely through national policy change, with only one global quasi-experimental evaluation of an international law's impact on health published to date. To promote greater adoption of global legal epidemiology, we expand on an existing typology of public health law studies with examples of policymaking, mapping, implementation, intervention and mechanism studies. Global legal epidemiology holds great promise as a way to produce rigorous and impactful research on the international laws, policies and norms that shape our collective health, equity and well-being.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of epidemiology and community healthMême sujetEconomic Growth and Fiscal PoliciesTravaux en français237 207