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Enregistrement W4295760968 · doi:10.1136/bmj.o2216

Reforming global health governance in the face of pandemics and war

2022· editorial· en· W4295760968 sur OpenAlexaff
Yuxuan Jiang, Anthony Zhong, Simar S. Bajaj, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensImpactUniversity of OttawaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFace (sociological concept)PandemicCorporate governancePolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessSociologyMedicineSocial scienceInfectious disease (medical specialty)Finance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When Russian tanks rolled into Ukraine in late February 2022, two years after the identification of SARS-CoV-2, the ensuing humanitarian crisis and upending of international law fractured the already fragile system of global health governance.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0200,011
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0440,043
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,426 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations4
Publié2022
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Résumé présentoui

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