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Enregistrement W4387709431 · doi:10.1136/bmjgh-2023-012680

Whose voice counts? Achieving better outcomes in global sexual and reproductive health and rights research

2023· article· en· W4387709431 sur OpenAlexaff
Cristina A. Mattison, Elena Ateva, Luc de Bernis, Lorena Binfa, Jama Ali Egal, Karyn Kaufman, Marie Klingberg‐Allvin, Elisa M. Maffioli, Mary J. Renfrew, Pragati Sharma

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive healthSexual and reproductive health and rightsPsychologyPublic healthGlobal healthReproductive rightsPolitical scienceMedicineEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many indicators related to sexual and reproductive health and rights have worsened, with COVID-19, war and powerful conservative political movements around the world reversing decades of improvements.<br/><br/>Improving sexual and reproductive health and rights generates a cascade effect that contributes to gender equality and power and improves overall health and well-being.<br/><br/>Any solutions to address the problems in global sexual and reproductive health and rights research first require recognition of a fundamental disconnect between who is leading the research and the actual needs of the users of care.<br/><br/>We encourage pursuit of transdisciplinary solution-focused questions and research designs that address the needs of local communities by drawing on the knowledge of diverse interprofessional groups, across geographic regions, who have access to the resources and space that amplify their voices and ways of working.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,408 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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