Welcome address from Professor Aurelijus Veryga, Member of Parliament, former Minister of Health of Lithuania
Notice bibliographique
Résumé
AMA Veryga A. Welcome address from Professor Aurelijus Veryga, Member of Parliament, former Minister of Health of Lithuania. Journal of Health Inequalities. 2023;9(2):122-122. doi:10.5114/jhi.2023.133420. APA Veryga, A. (2023). Welcome address from Professor Aurelijus Veryga, Member of Parliament, former Minister of Health of Lithuania. Journal of Health Inequalities, 9(2), 122-122. https://doi.org/10.5114/jhi.2023.133420 Chicago Veryga, Aurelijus. 2023. "Welcome address from Professor Aurelijus Veryga, Member of Parliament, former Minister of Health of Lithuania". Journal of Health Inequalities 9 (2): 122-122. doi:10.5114/jhi.2023.133420. Harvard Veryga, A. (2023). Welcome address from Professor Aurelijus Veryga, Member of Parliament, former Minister of Health of Lithuania. Journal of Health Inequalities, 9(2), pp.122-122. https://doi.org/10.5114/jhi.2023.133420 MLA Veryga, Aurelijus. "Welcome address from Professor Aurelijus Veryga, Member of Parliament, former Minister of Health of Lithuania." Journal of Health Inequalities, vol. 9, no. 2, 2023, pp. 122-122. doi:10.5114/jhi.2023.133420. Vancouver Veryga A. Welcome address from Professor Aurelijus Veryga, Member of Parliament, former Minister of Health of Lithuania. Journal of Health Inequalities. 2023;9(2):122-122. doi:10.5114/jhi.2023.133420.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».