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Enregistrement W4401689712 · doi:10.1016/j.lana.2024.100868

Pan-American data initiative for the analysis of population racial/ethnic health inequities: the Pan-DIASPORA project

2024· article· en· W4401689712 sur OpenAlexafffund
Mabel Carabalí, Sharrelle Barber, Andrêa Jacqueline Fortes Ferreira, Ana Ortigoza, Dandara de Oliveira Ramos, Emanuelle Freitas Góes, Arjumand Siddiqi, Diego Lucumí, Dennis Perez-Chacon, John W. Jackson, Huda Bashir, Yazmín Castillo Sánchez, Yasmine M. Elmi, Céline M. Goulart, Claudia Y Perea-Aragon, Randy L. Grillo, Diana Higuera-Mendieta, Khardjatou Marianne Djigo, Vanessa de Melo-Ferreira, M. Martinez

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill UniversityDrexel UniversityUniversity of TorontoJohns Hopkins University
Mots-clésDiasporaEthnic groupPopulationAsian americansGeographyPolitical scienceDemographyGender studiesSociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Americas region includes Anglophone North America, Latin America (including Spanish, French and Portuguese-speaking countries and territories in North, Central, and South America), and the Caribbean (including Anglophone, Spanish-speaking, and Francophone countries and territories).1 Within this multi-racial and ethnic region, nearly 200 million individuals self-identify as Afro-descendants (i.e., individuals tracing their lineage back to Africa) and 58 million individuals self-identify as Indigenous people.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,664
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,062 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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