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Enregistrement W4391889664 · doi:10.1098/rsos.231102

Imagination and idealism after the COVID-19 pandemic: the science of healthy ageing

2024· article· en· W4391889664 sur OpenAlexaff
Colin Farrelly

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdealismPandemicCuriosityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medical sciencePromotion (chess)AffectionPsychologyMedicineSociologyEnvironmental ethicsPolitical scienceEpistemologySocial psychologyPhilosophyLawMedical educationPathologyDiseasePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 5 May 2023, the World Health Organization declared that COVID-19 no longer constituted a public health emergency of international concern. Medical science must now consider how it ought to recalibrate its imagination and idealism in a post-COVID-19 pandemic world. The fact that advanced age was the largest risk factor for COVID-19 mortality and serious illness, as well as for the most prevalent chronic diseases, reveals the urgency and significance of shifting the focus from mitigating each specific pathology risk, one at a time, to targeting biological ageing itself. In his 1910 JAMA Address entitled ‘Imagination and Idealism in the Medical Sciences', Christian Herter made an important distinction between two ways imagination and idealism can be invoked in the medical sciences: (i) humanitarian medicine, which emphasizes the obvious and direct paths of ameliorating human suffering; and (ii) a curiosity-oriented approach which explores pure science and the experimental laboratory. The latter examines the indirect ways of winning, in Herter's words, ‘the citadel’ of health promotion. Herter's reflections on these two contrasting approaches to medicine have significance for both the COVID-19 pandemic and the aspiration to promote the ideal of healthy ageing in the post-COVID-19 pandemic era.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,358 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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