Post pandemic research priorities: A consensus statement from the HL-PIVOT
Notice bibliographique
Résumé
We have been amid unhealthy living and related chronic disease pandemics for several decades. These longstanding crises have troublingly synergized with the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. The need to establish research priorities in response to COVID-19 can be used to address broad health and wellbeing, social and economic impacts for the future is emerging. Accordingly, this paper sets out a series of research priorities that could inform interdisciplinary collaboration between clinical sciences, public health, business, technology, economics, healthcare providers, and the exercise science/sports medicine communities, among others. A five-step methodology was used to generate and evaluate the research priorities with a focus on broad health and well-being impacts. The methodology was deployed by an international and interdisciplinary team from the Healthy Living for Pandemic Event Protection (HL- PIVOT) network. This team were all engaged in responding to the Pandemic either on the 'front-line' and/or in leadership positions ensuring the currency and authenticity of the process. Eight research priorities were identified clustered into two groups: i) Societal & Environmental, and ii) Clinical. Our eight research priorities are presented with insight from previously published research priorities from other groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».