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Enregistrement W4389698296 · doi:10.2105/ajph.2023.307514

Time to Count the Breastfeeding Experiences of Women With Disabilities in Health Surveillance Efforts

2023· editorial· en· W4389698296 sur OpenAlexafffundabout
Hilary K. Brown, Yona Lunsky

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésBreastfeedingMedicineFamily medicineEnvironmental healthGerontologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time to Count the Breastfeeding Experiences of Women With Disabilities in Health Surveillance Efforts Hilary K. Brown PhD, and Yona Lunsky PhD, CPsych Affiliation Hilary K. Brown is with the Department of Health and Society at the University of Toronto Scarborough, and the Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada. Yona Lunsky is with the Azrieli Adult Neurodevelopmental Centre at the Centre for Addiction and Mental Health, and the Department of Psychiatry, University of Toronto. CopyRightCorrespondence should be sent to Hilary K. Brown, PhD, Department of Health and Society, University of Toronto Scarborough, 1265 Military Trail, Toronto, Ontario, Canada, M1C 1A5 (e-mail: hk.brown@utoronto.ca). Reprints can be ordered at https://ajph.org by clicking the “Reprints” link. CONTRIBUTORS H. K. Brown undertook the conceptualization of the commentary and drafting of the article. Y. Lunsky contributed to the conceptualization of the commentary and critically revised the article for important intellectual content. Both authors approve the final version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work. https://doi.org/10.2105/AJPH.2023.307514 Accepted: October 23, 2023 Published Online: December 13, 2023

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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