Les barrières à l'appropriation communautaire d'un projet de prévention et de prise en charge de qualité de la malnutrition aigüe au Niger
Notice bibliographique
Résumé
Sigles et abréviations CogES -Comité de gestion CoSan -Comité de Santé CrEnaM -Centre de Récupération et d'Éducation Nutritionnelle Ambulatoire pour la Malnutrition Modérée CrEnaS -Centre de Récupération et d'Éducation Nutritionnelle Ambulatoire pour la Malnutrition Sévère CrEnI -Centre de Récupération et d'Éducation Nutritionnelle Intensives (soins prodigués aux patients hospitalisés pour les cas compliqués) CSI -Centre de Santé Intégré DS -District Sanitaire hELP -horizon d'Échange et de Lutte contre la pauvreté (citée BA) hD -hôpital de District IBW -Institutions de Bretton Woods MaS -Malnutrition Aigüe Sévère nIg -nom des programmes de l'ONG HELP au Niger (citéM1pour NIG46 et M2 pour NIG47) oCDE -Organisation de Coopération et Développement Économiques oDD -Objectifs de Développement Durable oMS -Organisation Mondiale de la Santé ong -Organisation Non gouvernementale PaM -Programme Alimentaire Mondial PnSn -Plan National de Sécurité Nutritionnelle PDS -Plan de Développement Sanitaire VIh -Virus de l'Immunodéficience Humaine Dans le présent document, le masculin est utilisé dans le seul but d'alléger le texte et d'en faciliter la lecture.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».