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Enregistrement W4367602969 · doi:10.18332/popmed/165553

Characterising a syndemic among women impacted by syphilis and the toxic drug supply in Fraser Health Authority, Canada using latent class analysis

2023· article· en· W4367602969 sur OpenAlexaboutno aff
Vivian Ngo, Jannie Wing-sea Leung, Maulik Baxi, Troy Grennan, Adrianna Paiero, Vanessa Ryan, Jason W.H. Wong

Notice bibliographique

RevuePopulation Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHIV, TB, and STIs Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyndemicSyphilisLatent class modelDrugEnvironmental healthMedicineVirologyPharmacologyHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population Medicine considers the following types of articles:• Research Papers -reports of data from original research or secondary dataset analyses.• Review Papers -comprehensive, authoritative, reviews within the journal's scope.These include both systematic reviews and narrative reviews.• Short Reports -brief reports of data from original research.• Policy Case Studies -brief articles on policy development at a regional or national level.• Study Protocols -articles describing a research protocol of a study.• Methodology Papers -papers that present different methodological approaches that can be used to investigate problems in a relevant scientific field and to encourage innovation.• Methodology Papers -papers that present different methodological approaches that can be used to investigate problems in a relevant scientific field and to encourage innovation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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