MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213454702 · doi:10.1093/abm/kaac007

Introduction to the special section: the importance of behavioral medicine in the COVID-19 pandemic response

2022· editorial· en· W4213454702 sur OpenAlexafffund
Simon Bacon, Tracey A. Revenson

Notice bibliographique

RevueAnnals of Behavioral Medicine · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensConcordia UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health psychologyIncentiveVaccinationDistancingMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)LotteryHealth care2019-20 coronavirus outbreakCornerstonePublic healthPsychologyDiseaseNursingVirologyEconomic growthInfectious disease (medical specialty)GeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preventative behaviors, including getting vaccinated, wearing a mask, and physical distancing, are at the heart of controlling the spread of COVID-19. Currently, vaccination has become the cornerstone of most governments’ strategies to minimize viral transmission and reduce the number of hospitalizations and deaths. However, vaccine hesitancy is still a major problem across most countries, with unvaccinated people at the highest risk of becoming infected and hospitalized. As we have seen most recently with the omicron variant, the hospitalization and care of unvaccinated people increases the potential for health care systems to become overwhelmed [1]. As behavior is at the heart of managing health during the pandemic, governments have used a number of different mechanisms to motivate individuals to engage in preventative behaviors, ranging from threatening messages to minimizing barriers to incentives such as lottery tickets [2,3]. These measures have had an inconsistent impact on...

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,324 · 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'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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Behavioral MedicineMême sujetVaccine Coverage and HesitancyTravaux en français237 207