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Enregistrement W35990968 · doi:10.3389/fcvm.2022.926218

Participation de l'information et des technologies d'information et de communication dans le développement durable : cas du Liban

2006· dissertation· en· W35990968 sur OpenAlexaboutno aff
Amal Habib

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cardiovascular Medicine · 2006
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We will conduct and report the meta-analysis strictly based on the Cochrane Handbook for Systematic Reviews and the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology guidelines combined with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis for Protocols (PRISM-P). This meta-analysis was registered with PROSPERO (registration number CRD42022307056). We will search for studies published from database inception to December 1, 2021, regardless of language or date, in three electronic databases (PubMed, EMBASE, and Cochrane Library) to identify and appraise cohort studies examining the relationship between cancer and subsequent cardiovascular disease risk. The literature screening, inclusion and data extraction will be conducted independently by two investigators using pre-designed standardized data extraction forms. A senior investigator will be consulted in cases of disagreement. We will assess risk of bias in the included cohort studies using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Quantitative synthesis will be conducted using a random-effects model. To explore potential sources of heterogeneity, we will carry out multiple sensitivity analysis, meta-regression and subgroup analysis according to baseline characteristics. Publication bias will be evaluated through visual inspection of funnel plot asymmetry as well as by Begg's rank correlation test and Egger's weighted linear regression test.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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