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Enregistrement W4388269566 · doi:10.54254/2753-7048/15/20231041

Revitalizing Organ Donation in China: Lessons from Successful Policies in Other Countries and Strategies for Implementation

2023· article· en· W4388269566 sur OpenAlexaff
Yunzhi Xie

Notice bibliographique

RevueLecture Notes in Education Psychology and Public Media · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrgan donationChinaLife expectancyGovernment (linguistics)DonationDeveloped countryPolitical scienceFace (sociological concept)Development economicsEconomic growthDeveloping countryService (business)BusinessPublic relationsMedicineTransplantationEconomicsMarketingSociologyLawPopulationSocial scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 21st century, advances in science and technology have led to a significant breakthrough in the average life expectancy of human beings. However, our organs have a limited-service life, and many less fortunate people still face organ failure and necrosis. To tackle this issue, both the government and the public are placing their hopes on organ donation. However, China, as the world’s most populous country, has fewer successful organ donation cases compared to some Western countries. This article aims to analyze the specific reasons for this phenomenon. Furthermore, organ donation has been successfully implemented in many Western countries. By examining successful and failed cases in various countries, this article will analyze their feasibility in light of China’s national conditions. The article will also explore how policies that have worked in other countries can be implemented in China, taking into account the country’s unique cultural and societal contexts. Overall, the article aims to provide insights into the current situation of organ donation in China and to offer recommendations for future policies to improve organ donation rates and save more lives.

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)0,000
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,372 · 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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Résumé présentoui

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