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Enregistrement W4378781213 · doi:10.1080/17441692.2023.2216321

Not business as usual: Engaging the corporate sector in India’s TB elimination efforts

2023· review· en· W4378781213 sur OpenAlexaboutno aff
Madeline Carwile, Chelsie Cintron, Komal Jain, Giancarlo Buonomo, Matt Oliver, Madolyn Dauphinais, Prakash Babu Narasimhan, Senbagavalli Prakash Babu, Sonali Sarkar, Lindsey M. Locks, Nalin Kulatilaka, Natasha S. Hochberg, Subitha Lakshminarayanan, Pranay Sinha

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesIndian Council of Medical ResearchOffice of AIDS ResearchWarren Alpert Foundation
Mots-clésAbsenteeismIncentiveProductivityEconomic growthPrivate sectorTuberculosisDevelopment economicsBusinessQuarter (Canadian coin)EconomicsMedicineMarket economyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

India has the highest global burden of tuberculosis (TB), accounting for a quarter of the worldwide TB disease incidence. Given the magnitude of India's epidemic, TB has enormous economic implications. Indeed, the majority of individuals with TB disease are in their prime years of economic productivity. Absenteeism and employee turnover due to TB have economic ramifications for employers. Furthermore, TB can easily spread in the workplace and compound the economic impact. Employers who fund workplace, community, or national TB initiatives stand to gain directly and also enjoy reputational benefits, which are important in the era of socially conscious investing. Corporate social responsibility laws in India and tax incentives can be leveraged to bring the logistical networks, reach, and innovative spirit of the private sector to bear on India's formidable TB epidemic. In this perspective piece, we explore the economic impacts of TB; opportunities for and benefits from businesses contributing to TB elimination efforts; and strategies to enlist India's corporate sector in the fight against TB.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,177 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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