MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390282244 · doi:10.5114/jhi.2023.133412

Opportunities and pitfalls in tobacco control: lessons from the UK

2023· article· en· W4390282244 sur OpenAlexaboutno aff
Robert West

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Inequalities · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobacco controlInequalityCardiovascular healthControl (management)Political sciencePublic healthEnvironmental healthMedicineComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AMA West R. Opportunities and pitfalls in tobacco control: lessons from the UK. Journal of Health Inequalities. 2023;9(2):138-138. doi:10.5114/jhi.2023.133412. APA West, R. (2023). Opportunities and pitfalls in tobacco control: lessons from the UK. Journal of Health Inequalities, 9(2), 138-138. https://doi.org/10.5114/jhi.2023.133412 Chicago West, Robert. 2023. "Opportunities and pitfalls in tobacco control: lessons from the UK". Journal of Health Inequalities 9 (2): 138-138. doi:10.5114/jhi.2023.133412. Harvard West, R. (2023). Opportunities and pitfalls in tobacco control: lessons from the UK. Journal of Health Inequalities, 9(2), pp.138-138. https://doi.org/10.5114/jhi.2023.133412 MLA West, Robert. "Opportunities and pitfalls in tobacco control: lessons from the UK." Journal of Health Inequalities, vol. 9, no. 2, 2023, pp. 138-138. doi:10.5114/jhi.2023.133412. Vancouver West R. Opportunities and pitfalls in tobacco control: lessons from the UK. Journal of Health Inequalities. 2023;9(2):138-138. doi:10.5114/jhi.2023.133412.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Health InequalitiesMême sujetGlobal Public Health Policies and EpidemiologyTravaux en français237 207