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Notice bibliographique
Résumé
In the summer edition of the Canadian Journal of Infection Control, Victoria Williams and Devon Metcalf referenced the Wellcome Trust and the impact of publications during the COVID-19 pandemic.As a segue into their article, and with the arrival of a new infection such as COVID-19, it has left many of us Infection Prevention and Control (IPAC) professionals trying to keep up with the latest evidence as we struggle to be grounded in the science at the same time due to the volumes of research to review.In a statement by the Wellcome Trust in January 2020, they expressed the necessity for making any information available that might have value in combatting a crisis, including research findings and data relevant to the COVID-19 pandemic.In the context of a public emergency of international concern, this data is important as it informs the public health response and helps to save lives.We need to see the evidence and findings quickly in order to assist with important decisions, guidance, and recommendations.Similarly, the World Health Organization (WHO) has developed a comprehensive database for scientific findings and knowledge on COVID-19.This WHO COVID-19 database is updated weekly and includes searches of bibliographic databases, hand searching, and the addition of other expertreferred scientific articles.As well, the WHO database represents
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,174 | 0,513 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,030 |
| Communication savante | 0,084 | 0,056 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,058 | 0,059 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,064 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».