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Enregistrement W4389938368 · doi:10.1016/s2213-8587(23)00347-9

Bringing an end to diabetes stigma and discrimination: an international consensus statement on evidence and recommendations

2023· review· en· W4389938368 sur OpenAlexaff
Jane Speight, Elizabeth Holmes‐Truscott, Matthew Garza, Renza Scibilia, Sabina Wagner, Asuka Kato, Víctor Pedrero, Sonya S. Deschênes, Susan Guzman, Kevin L. Joiner, Shengxin Liu, Ingrid Willaing, Katie M. Babbott, Bryan Cleal, Jane K. Dickinson, Jennifer A. Halliday, Eimear Morrissey, Giesje Nefs, Shane O’Donnell, Anna Serlachius, Per Winterdijk, Hamzah Alzubaidi, Bustanul Arifin, Liz Cambron-Kopco, Corinna Santa Ana, Emma Davidsen, Mary de Groot, Maartje de Wit, Phyllisa Smith Deroze, Stephanie Haack, Richard I. G. Holt, Walther Jensen, Kamlesh Khunti, Karoline Kragelund Nielsen, Tejal Lathia, Christopher J Lee, Bridget McNulty, Diana Naranjo, Rebecca L. Pearl, Suman Prinjha, Rebecca M. Puhl, Anita Sabidi, Chitra Selvan, Jazz Sethi, Mohamed K. Seyam, Jackie Sturt, Mythily Subramaniam, Helle Terkildsen Maindal, Virginia Valentine, Michael Vallis, Timothy Skinner

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Diabetes & Endocrinology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDiabetes VictoriaNovo Nordisk FondenDeakin UniversitySteno Diabetes Center Copenhagen
Mots-clésMedicineStigma (botany)Prejudice (legal term)Social stigmaBlamePsychiatrySocial psychologyFamily medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,361
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations119
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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