MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390878767 · doi:10.3899/jrheum.2023-0998

Role of Creation of Plain Language Summaries to Disseminate COVID-19 Research Findings to Patients With Rheumatic Diseases

2024· letter· en· W4390878767 sur OpenAlexaffvenue
Mithu Maheswaranathan, Akpabio Akpabio, Laura-Ann Tomasella, Ariella Coler‐Reilly, Dawn P. Richards, Richard A. Howard, Nadine Ladone, Emily Sirotich

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTopic Modeling
Établissements canadiensCanadian Arthritis Patient Alliance
Organismes subventionnairesPfizerTeva Pharmaceutical IndustriesAstraZenecaEli Lilly and CompanyAmgen
Mots-clésDisseminationMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicInformation DisseminationHealth literacyPlain languagePublic healthDiseaseMEDLINE2019-20 coronavirus outbreakRheumatic diseaseScientific literacyScientific evidenceLiteracySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Family medicineAlternative medicineInfectious disease (medical specialty)Health carePathologyPsychologyWorld Wide WebLinguisticsOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dissemination of accurate scientific and medical information was critical during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, particularly during the early phases when little was known about the disease. Unfortunately, poor science literacy is a serious public health problem, contributing to widespread difficulties in accurately interpreting information and scientific data during the ongoing COVID-19 infodemic.1,2

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,261
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,261
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0130,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,013

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of RheumatologyMême sujetTopic ModelingTravaux en français237 207