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Enregistrement W4401670630 · doi:10.7895/ijadr.545

Alcohol prevention research and policy development in LMICs: New perspectives, insights and recommendations

2024· article· en· W4401670630 sur OpenAlexvenueno aff
Monica H. Swahn, Eva Braaten, Joel M Francis, Sebastián Peña, Sawitri Assanangkornchai, Anne‐Marie Laslett, Neo K. Morojele

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Alcohol and Drug Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, Prince of Songkla UniversityNational Drug Research InstitutePrince of Songkla UniversityCurtin University of TechnologyUniversity of JohannesburgLa Trobe University
Mots-clésEnvironmental planningEnvironmental healthRisk analysis (engineering)Political scienceComputer scienceMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol prevention, research, and policy development in LMICs: New perspectives, insights and recommendations EditorialAlcohol consumption presents a significant public health challenge globally and the World Health Organization (WHO, 2024) prioritizes evidence-based strategies and highimpact policies to reduce alcohol harm.Yet, substantial expansions in alcohol research, capacity, and policy development are urgently needed in many regions of the world to continue to build the evidence base and make progress.This special issue includes eight articles addressing alcohol prevention research and recommendations for policy development specifically in low-and middle-income countries (LMICs).

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0190,029
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0150,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,004

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,324 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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