Every problem is embedded in a greater whole
Notice bibliographique
Résumé
Peter Drucker pointed out an important distinction between 'doing things right' and 'doing the right thing', which recognised that all problems are embedded in a context and thus can only be understood within their unique contextual setting. Contemporary research practices in clinical medicine often regards contextual factors as potential confounders that will bias effect estimates and thus must be avoided. However rigorous, research devoid of context ultimately deprives users of understanding of the support factors that make research transferable to policy decisions or managing care of individual patients-it stands in the way of 'doing the right thing' in 'real life' settings. Appreciating that all problems are embedded in a greater context means that one should not ignore their interconnected and interdependent systemic nature, that is, every variable is simultaneously dependent and independent. This is the reason for the cascading effects and feedback loops witnessed in disease progression and policy efforts. We discuss the need for researchers to a-priori consider the context of their research question as well as the structural relationships of the variables under investigation, which in turn provides the basis for choosing the most appropriate research design. We have a moral imperative to first 'do the right thing'-ask questions that address the contextual needs of our patients, and then to 'do it right'-choose the best research method to answer this contextually framed need. Only then will our research efforts have meaningful and lasting impacts on patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,148 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,095 |
| Communication savante | 0,019 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».