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.
Notice bibliographique
Résumé
Non-communicable diseases (NCDs) are the leading cause of death worldwide, contributing to over 73% of all deaths annually. Each day NCDs cause more than 100,000 deaths, 80% of which occur in low- and middle-income countries. NCDs, however, are largely preventable, and a great deal of technical knowledge exists about how to prevent and manage them. Why, then, have we, as a global community, not been more successful at reducing this NCD burden? Does a universal problem not have a universal solution? Created by an international consortium of experts, this informative and accessible book provides practical guidelines, key learning points, and dynamic, real-world case studies to aid NCD program managers, policy officers and decision-makers in low- and middle-income countries, so that they can assess interventions for the prevention and control of NCDs. The book was commissioned by the Prince Mahidol Award Conference (PMAC), an annual international conference centred on policy of global significance related to public health. NCD Prevention: Best Buys, Wasted Buys and Contestable Buys emphasises the importance of context in NCD control and prevention, arguing that the success of an intervention lies in an ability to respond to local needs and environments. The book comprises ten chapters, which collectively explore the reasons behind, and strategies for, preventing and managing the NCD burden. It spans key themes such as political economy, the transferability of economic evidence, the role of cross-sectoral policies, the importance of deliberative processes, and health technology assessment. This book is written for the benefit of the global health community, and is primarily targeted at those individuals who are involved in NCD programs. This book will also be of interest to NCD champions, policy advocates, and educators spearheading the movement for increased visiblity of NCDs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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.
score_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