MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378438382 · doi:10.1515/9780773570788

Women, Health, and Nation

2003· book· en· W4378438382 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2003
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Gender and Feminism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Authors provide a much-needed analysis of the dynamic decades after 1945, when both Canada and the United States began using federal funds to expand health-care access, and biomedical research and authority reached new heights. Focusing on a wide range of issues - including childbirth, abortion and sterilization, palliative care, pharmaceutical regulation, immigration, and Native health care - these essays illuminate the ironic promise of biomedicine, postwar transformations in reproduction, the varied work and belief-systems of female health-care providers, and national differences in women's health activism. Contributors include Aline Charles (Laval University), Barbara Clow (independent scholar), Laura E. Ettinger (Clarkson University), Georgina Feldberg (York University), Karen Flynn (York University), Vanessa Northington Gamble (Association of American Medical Colleges), Elena R. Gutiérrez (University of Illinois, Chicago), Molly Ladd-Taylor (York University), Alison Li (independent scholar), Maureen McCall (physician, Nepal), Michelle L. McClellan (University of Georgia), Kathryn McPherson (York University), Dawn Dorothy Nickel (University of Alberta), Heather Munro Prescott (Central Connecticut State University), Leslie J. Reagan (University of Illinois, Urbana-Champaign), Susan M. Reverby (Wellesley College), Susan L. Smith (University of Alberta), Ann Starr (visual artist and writer), and Judith Bender Zelmanovits (York University).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,014
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,212 · 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
GenreAutre

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMcGill-Queen's University Press eBooksMême sujetHistorical Gender and Feminism StudiesTravaux en français237 207