Lettre à la rédaction - Réponse des auteurs aux lettres à la rédaction à propos du commentaire « Santé publique clinique : exploiter le meilleur des deux mondes pour la santé comme pour le traitement des maladies »
Notice bibliographique
Résumé
Nous sommes heureux que notre article sur la santé publique clinique1 ait reçu l’appui du Dr Shah2, qui mentionne également des éléments historiques importants au sujet de la santé publique clinique. Le Dr Shah a été le premier directeur d’un nouveau programme de résidence lancé en 1976 à l’Université de Toronto, soit le programme de résidence en médecine communautaire, qui porte maintenant le nom de programme de résidence en santé publique et en médecine préventive. Même s’il prétend ne pas avoir « su rassembler les cliniciens et les professionnels de la santé publique pour définir les éléments communs et les synergies nécessaires »2, nous sommes d’avis qu’il n’a pas échoué, car ses efforts ont inspiré ses étudiants (dont plusieurs ont corédigé l’article en question1). Tirant parti de son héritage important, les générations suivantes de cliniciens et de professionnels en santé publique ont fait des avancées sur le plan d’une collaboration efficace entre médecine clinique et santé publique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».