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Enregistrement W4229057430 · doi:10.1016/j.envres.2022.113430

Personal and household PM2.5 and black carbon exposure measures and respiratory symptoms in 8 low- and middle-income countries

2022· article· en· W4229057430 sur OpenAlexafffund
Ying Wang, Matthew Shupler, Aaron Birch, Yen Li Chu, Matthew Jeronimo, Sumathy Rangarajan, Maha Mustaha, Laura Heenan, Pamela Serón, Nicolás Saavedra, María José Oliveros, Patricio López‐Jaramillo, Paul Anthony Camacho, Johnna Otero, Maritza Pérez-Mayorga, Karen Yeates, Nicola West, Tatenda Ncube, Brian Ncube, Jephat Chifamba, Rita Yusuf, Afreen Khan, Zhiguang Liu, Li Wei, Lap Ah Tse, Mohan Deepa, Parthiban Kumar, Rajeev Gupta, Indu Mohan, KG Jayachitra, Prem Mony, Kamala Rammohan, Sanjeev Nair, P. V. M. Lakshmi, Vivek Sagar, Romaina Iqbal, Khawar Kazmi, Salim Yusuf, Michael Bräuer, Perry Hystad

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFaculty of Community and Health Sciences, University of the Western CapeDeanship of Scientific Research, King Saud UniversityPhilippine Council for Health Research and DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchOffice of the DirectorNational Institutes of HealthServierUniwersytet Medyczny im. Piastów Slaskich we WroclawiuUniversidad de La FronteraDairy Farmers of CanadaUniversiti Kebangsaan MalaysiaHjärt-LungfondenMinistry of Higher Education, MalaysiaAFA FörsäkringSouth African Medical Research CouncilSaudi Heart AssociationUniversiti Teknologi MARAKementerian Sains, Teknologi dan InovasiBoehringer IngelheimNational Research FoundationNorth-West UniversityPublic Health Agency of CanadaSanofiMinisterstwo Edukacji i NaukiGlaxoSmithKlineVetenskapsrådetOntario Ministry of Health and Long-Term CareHeart and Stroke Foundation of CanadaIndian Council of Medical ResearchInternational Development Research CentreDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)AstraZeneca
Mots-clésInterquartile rangeWheezeEnvironmental healthEpidemiologyMedicineAir pollutionHousehold incomeDemographyRespiratory systemGeographyEcologyBiologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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