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Enregistrement W4388540057 · doi:10.1007/s40471-023-00336-w

A New Paradigm for Pandemic Preparedness

2023· article· en· W4388540057 sur OpenAlexaff
Nina H. Fefferman, John S. McAlister, Belinda S. Akpa, Kelechi Akwataghibe, Fahim Tasneema Azad, Katherine Barkley, Amanda Bleichrodt, Michael J. Blum, Lydia Bourouiba, Yana Bromberg, K. Selçuk Candan, Gerardo Chowell, Erin Clancey, Fawn A. Cothran, Sharon N. DeWitte, Pilar Fernandez, David Finnoff, D T Flaherty, Nathaniel L. Gibson, Natalie Harris, Qiang He, Eric Lofgren, Debra L. Miller, James Moody, Kaitlin R. Muccio, Charles L. Nunn, Monica Papeş, Ioannis Ch. Paschalidis, Dana K. Pasquale, J. Michael Reed, Matthew B. Rogers, Courtney Schreiner, Elizabeth B. Strand, Clifford S. Swanson, Heather L. Szabo‐Rogers, Sadie J. Ryan

Notice bibliographique

RevueCurrent Epidemiology Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Science Foundation
Mots-clésPandemicPreparednessPublic healthWork (physics)OutreachPolitical sciencePublic relationsIncentiveEngineering ethicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineEngineeringNursingInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of Review: Preparing for pandemics requires a degree of interdisciplinary work that is challenging under the current paradigm. This review summarizes the challenges faced by the field of pandemic science and proposes how to address them. Recent Findings: The structure of current siloed systems of research organizations hinders effective interdisciplinary pandemic research. Moreover, effective pandemic preparedness requires stakeholders in public policy and health to interact and integrate new findings rapidly, relying on a robust, responsive, and productive research domain. Neither of these requirements are well supported under the current system. Summary: We propose a new paradigm for pandemic preparedness wherein interdisciplinary research and close collaboration with public policy and health practitioners can improve our ability to prevent, detect, and treat pandemics through tighter integration among domains, rapid and accurate integration, and translation of science to public policy, outreach and education, and improved venues and incentives for sustainable and robust interdisciplinary work.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0070,017
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,478
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,096 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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