MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4226507065 · doi:10.1093/inthealth/ihac011

Innovate to eliminate: a prerequisite in NTD programmes

2022· article· en· W4226507065 sur OpenAlexaff
Jennifer Rust, Amy L. Clark, Mary Woodgate, Christina Koch, Taylor Mohammed, Peter Steinmann, Alison Krentel, Carlos A. Torres-Vitolas, Alexandra Carlin, Alexandre Pavluck

Notice bibliographique

RevueInternational Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesForeign, Commonwealth and Development Office
Mots-clésBusinessVirologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovation plays a critical role in progress towards achievement of the World Health Organization's road map for neglected tropical diseases 2021-2030. As disease prevalence decreases, the cost to identify and treat remaining cases goes up. Additionally, as programmes move to the surveillance phase, diagnostic tests need to be highly sensitive and affordable. Until the early end to the Ascend West and Central Africa programme, the Ascend Learning and Innovation Fund supported five projects from 2019 to 2021. Designed for innovation, the fund encompassed a range of activities, including operational research, product development and social behavioural change. This flexibility allowed innovation to bridge the gap between strategic policy and practical implementation, piloting and proving business models to respond to information found through Ascend.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,013

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational HealthMême sujetParasites and Host InteractionsTravaux en français237 207