Notice bibliographique
Résumé
An opportunity to travel to Africa with a mission team to work in a health clinic presents itself.You ask yourself, why not?Is it because you don't have enough money for the airfare or immunizations?Is it that you can't see yourself leaving family or children?When you ask yourself why travel to Africa, the answers can start you on a journey of self-discovery.Overcoming the "why nots" can be easier than you think.Funding can be obtained from different sources if you start early.You'd be surprised at how many of your colleagues will support you in picking up or switching your shifts.As for your children, your experiences will rub off on them and expand their world as well.Decision made!After 41 hours, three planes, and a two-hour van ride, we found ourselves at the Lifeline Malawi Health Clinic in the fishing village of Ngodzi on Lake Malawi.Our Calgary mission team was made up of seven nurses, one construction expert, one cameraman and one pastor.Basically, we were to provide medical care, construction assistance and spiritual support for the Malawian people in the area.The country of Malawi is wedged between Zambia, Tanzania and Mozambique.Most of its eastern border is formed by Lake Malawi, the third largest lake in Africa.The population of Malawi is more than 12 million with an average life expectancy of 30 years.There are only about 150 doctors in the entire country.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,004 |
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.
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 ».