Unlocking the Power of Healthy Longevity: Compendium of Research for the Healthy Longevity Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Noncommunicable diseases (NCDs) are among the major health and development challenges of our time. Every year, about 41 million people die due to NCDs. This makes up about 74 percent of all deaths globally, the majority of which are in low- and middle-income countries (LMICs). Countless more people live with NCDs every day. Yet, NCDs are largely treatable and preventable. The risk of developing NCDs and deaths from them can both be lowered with appropriate attention to prevention and treatment. However, weak health systems and limited access to affordable care and information, especially in LMICs, contribute to lapses in seeking and receiving appropriate and timely care. This compendium is a compilation of 18 chapters, each exploring a different but related topic in the nexus of NCDs, human capital, and productivity. It is based on a series of analytical work taken up by the World Bank to support the Healthy Longevity Initiative (HLI) - a collaborative effort between the World Bank, the University of Toronto, and key academic and development partners including the Harvard University and the University of Washington. The HLI presents one of a growing set of efforts to increase the urgency of policy response to NCDs across the world.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,025 |
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 ».