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Enregistrement W4400355855 · doi:10.1093/occmed/kqae023.0045

SS01-01 THE SHEFFIELD GROUP AND ITS ROLE IN GLOBAL OSH RESEARCH ACTIVITIES

2024· article· en· W4400355855 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOccupational Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicine and Dermatology Studies History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroup (periodic table)MedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction In 1988, a group of directors from national health and safety research facilities agreed that there would be value in creating a global network to discuss high level issues relating to the delivery of occupational health and safety research. The group held this first meeting in Sheffield (hence the “Sheffield Group”), and the Director of the UK facility was elected as the permanent Chair in perpetuity. The original membership included national labs from Australia, Canada, Denmark, France, Hungary, Norway, Netherlands, Poland, United Kingdom, Italy, Spain, Germany, Belgium, Russian Federation, Israel, Turkey, Finland, Czech Republic, Germany, Italy, Sweden and the USA. Materials and Methods Meetings of the Sheffield Group are held annually, hosted by one of the national labs. The purpose is to keep directors informed about programmes of research and national policy issues, and occasional collaborations across Institutes are also agreed. In 2003, PEROSH emerged from the Sheffield Group as a more formal mechanism to support joint research activities in Europe. Results The most recent meeting in Korea showcased the value of this network and provided insights which would not have been delivered through any other network. Conclusions The Sheffield Group is the only global network which supports directors of national occupational health and safety facilities. This not only allows a unique agenda of topics to be discussed but also helps to define why such national facilities are needed and the added value that they bring to national health and safety systems.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0100,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1740,031

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,336 · 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
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
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Résumé présentoui

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