MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4327908694 · doi:10.1136/bmj.p667

Five cities, from Athens to Montevideo, are recognised for public health work

2023· article· en· W4327908694 sur OpenAlexaboutno aff
Elisabeth Mahase

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Public healthGeographyRegional scienceEnvironmental planningMedicineNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Five cities, from Athens to Montevideo, are recognised for public health work Elisabeth MahaseFive cities across the globe have been awarded $150 000 at the first Partnership for Healthy Cities Summit, to continue their work in preventing noncommunicable diseases (NCDs) and injuries.The summit, which took place in London on 15 March, saw global health leaders and mayors from more than 50 major cities come together to discuss urgent public health concerns and best practices that save lives and create healthier cities.The winning cities included Athens, Greece, for increasing access to naloxone for opioid overdoses; Bengaluru, India, for reducing smoking in public places; and Vancouver, Canada, for launching an online public health data tool that tracks population health indicators, as well as working with urban indigenous communities to inform data management.Other cities recognised were Mexico City, where the introduction of a bike path on a busy road led to a 275% increase in cyclists, and Montevideo, Uruguay, which has established nutritional standards for the preparation and sale of food in government agency offices and some public universities.The Partnership for Healthy Cities was founded in 2017 and is made up of 70 cities around the world who work together to prevent NCDs and injuries, which are responsible for over 80% of all deaths globally.Mayor of London Sadiq Khan said, "I'm delighted to be joining mayors from around the world to tackle some of the biggest problems facing our cities.The health of our citizens is a city's greatest asset so I'm taking bold steps to invest in the health of Londoners, such as restricting junk food advertising across the Transport for London network and expanding the ultra low emission zone, which will mean five million more Londoners will be able to breathe cleaner air."These initiatives are not only improving the health of Londoners, but alleviating pressure on our health service and ensuring that future generations can thrive.Improving the health of Londoners will always be at the heart of my vision to build a safer and more prosperous London for everyone.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3550,116

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ→Même sujetGlobal Public Health Policies and Epidemiology→Travaux en français237 207→