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Enregistrement W4398788104 · doi:10.5114/hpc.2024.139826

DIGITAL EYE STRAIN AS A GLOBAL PROBLEM RELATED TO THE COVID-19 PANDEMIC

2024· article· en· W4398788104 sur OpenAlexaboutno aff
Paweł Ziemba, Aleksandra Janocha, Aneta Jerzak, Katarzyna Jakubowska

Notice bibliographique

RevueHealth Problems of Civilization · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirologyStrain (injury)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BiologyMedicineOutbreakDiseasePathologyInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AMA Ziemba PM, Janocha A, Jerzak A, Jakubowska K. DIGITAL EYE STRAIN AS A GLOBAL PROBLEM RELATED TO THE COVID-19 PANDEMIC. Health Problems of Civilization. 2024. doi:10.5114/hpc.2024.139826. APA Ziemba, P. M., Janocha, A., Jerzak, A., & Jakubowska, K. (2024). DIGITAL EYE STRAIN AS A GLOBAL PROBLEM RELATED TO THE COVID-19 PANDEMIC. Health Problems of Civilization. https://doi.org/10.5114/hpc.2024.139826 Chicago Ziemba, Paweł M, Aleksandra Janocha, Aneta Jerzak, and Katarzyna Jakubowska. 2024. "DIGITAL EYE STRAIN AS A GLOBAL PROBLEM RELATED TO THE COVID-19 PANDEMIC". Health Problems of Civilization. doi:10.5114/hpc.2024.139826. Harvard Ziemba, P., Janocha, A., Jerzak, A., and Jakubowska, K. (2024). DIGITAL EYE STRAIN AS A GLOBAL PROBLEM RELATED TO THE COVID-19 PANDEMIC. Health Problems of Civilization. https://doi.org/10.5114/hpc.2024.139826 MLA Ziemba, Paweł et al. "DIGITAL EYE STRAIN AS A GLOBAL PROBLEM RELATED TO THE COVID-19 PANDEMIC." Health Problems of Civilization, 2024. doi:10.5114/hpc.2024.139826. Vancouver Ziemba P, Janocha A, Jerzak A, Jakubowska K. DIGITAL EYE STRAIN AS A GLOBAL PROBLEM RELATED TO THE COVID-19 PANDEMIC. Health Problems of Civilization. 2024. doi:10.5114/hpc.2024.139826.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeObservationnel
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

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Publié2024
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