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Enregistrement W4297977925 · doi:10.3390/ijerph191912419

Mapping the Way to Good Health: The Interdisciplinary Challenges of Geographers in Medical Research

2022· article· en· W4297977925 sur OpenAlexaff
Richard C. Sadler, Kristian Larsen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityWorld Wildlife Fund CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)Perspective (graphical)Context (archaeology)Health geographyHuman geographyWork (physics)Time geographySociologyEngineering ethicsMedical researchRegional scienceSocial scienceGeographyHistorical geographyDevelopment geographyPublic healthMedicineHealth policyComputer scienceEngineeringInternational health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geography has an important role to play in shaping the direction of medical research. In particular, its tools and theory provide essential understanding to the impacts of place on health behaviors and outcomes. Understanding some of its evolution-particularly into the subfield of medical geography-is therefore useful both for geographers and medical researchers. In this paper, we present some of the debates that geographers have grappled with, the growth of GIS (particularly in the context of medical research), some important methodological considerations that geographers help center, and some recommendations for future work at this nexus. Throughout, we speak from the perspective of geographers who have worked nearly exclusively in the health sciences since obtaining our PhDs.

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)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0140,077
Communication savante0,0260,047
Science ouverte0,0040,019
Intégrité de la recherche0,0120,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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