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Enregistrement W4224301868 · doi:10.1136/medethics-2022-108129

Imagination and idealism in the medical sciences of an ageing world

2022· article· en· W4224301868 sur OpenAlexaff
Colin Farrelly

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Ethics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdealismAgeingDiseaseParadigm shiftPopulation ageingMedicineControl (management)PopulationGerontologyPsychologyEpistemologyPhilosophyPathologyComputer scienceInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imagination and idealism are particularly important creative epistemic virtues for the medical sciences if we hope to improve the health of the world's ageing population. To date, imagination and idealism within the medical sciences have been dominated by a paradigm of disease control, a paradigm which has realised significant, but also limited, success. Disease control proved particularly successful in mitigating the early-life mortality risks from infectious diseases, but it has proved less successful when applied to the chronic diseases of late life (like cancer). The time is ripe for the emergence and prominence of a supplementary medical research paradigm, the paradigm of 'healthy ageing' which prioritises the goal of rate (of ageing) control rather than disease control. This is the difference between extending the human healthspan versus extending survival by managing (or trying to eliminate) the multi-morbidities, frailty and disability currently prevalent in late life. The idealism of the disease control paradigm is myopic because it ignores the health constraints imposed by the inborn ageing process itself, a biological reality which is already inflicting significant economic and disease burdens on the world's ageing populations. Unless the medical sciences retard the rate of biological ageing, these problems will continue to be amplified as larger numbers of persons survive into late life.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,093
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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