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Enregistrement W4396642510 · doi:10.1016/j.neubiorev.2024.105697

Allostasis, health, and development in Latin America

2024· review· en· W4396642510 sur OpenAlexfundno aff
Joaquín Migeot, Carolina Panesso, Claudia Duran‐Aniotz, Cristian Ávila‐Rincón, Carolina Ochoa‐Rosales, David Huepe, Hernando Santamaría‐García, J. Jaime Miranda, María Josefina Escobar, Stefanie Danielle Piña‐Escudero, Román Romero‐Ortuño, Brian Lawlor, Agustín Ibáñez, Sebastián Javier Lipina

Notice bibliographique

RevueNeuroscience & Biobehavioral Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondo para la Investigación Científica y TecnológicaFogarty International CenterNational Institute of General Medical SciencesInternational Development Research CentreNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthFondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación TecnológicaWellcome TrustBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAlliance for Health Policy and Systems ResearchWorld Diabetes FoundationGrand Challenges CanadaBritish CouncilNational Institute on AgingNational Institute for Health and Care ResearchSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloBloomberg PhilanthropiesNational Cancer InstituteInter-American Institute for Global Change ResearchConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasBloomberg Family FoundationAlzheimer's AssociationNational Cancer CenterUK Research and InnovationTakeda Pharmaceutical Company
Mots-clésAllostatic loadStressorAllostasisPsychological interventionSocioemotional selectivity theoryPublic healthPsychologyLife course approachPsychosocialHealth equityCognitionGerontologyDevelopmental psychologyMedicineClinical psychologyPsychiatry

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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