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Enregistrement W4254430095 · doi:10.1017/cbo9780511895524

Evidence for Health

2012· book· en· W4254430095 sur OpenAlexaff
Anne Andermann

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic relationsHealth policyProcess (computing)Value (mathematics)Public healthMedicinePsychologyPolitical scienceNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence for Health: From Patient Choice to Global Policy is a practical guide to evidence-informed decision-making. It provides health practitioners and policy-makers with a broad overview of how to improve health and reduce health inequities, as well as the tools needed to make informed decisions that will have a positive influence on health. Chapters address questions such as: What are the major threats to health? What are the causes of poor health? What works to improve health? How do we know that it works? What are the barriers to implementation? What are the measures of success? The book provides an algorithm for arriving at evidence-informed decisions that take into consideration the multiple contextual factors and value judgements involved. Written by a specialist in public health with a wealth of international experience, this user-friendly guide demystifies the decision-making process, from personal decisions made by individual patients to global policy decisions.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,188
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,188
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0110,006
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0170,014
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0130,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,024

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 Opus0,527
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,117 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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