Notice bibliographique
Résumé
Chronic diseases are among the leading causes of death; their rising prevalence is attributed to aging populations and Westernized lifestyles. Effective chronic disease surveillance systems are critical for providing public health data and shaping policies. In the Republic of Korea (ROK), chronic disease surveillance is conducted through various surveys; however, coordination between these systems is limited because each one is managed independently by a different agency. In contrast, major countries, such as the United States, Canada, and the United Kingdom, operate integrated surveillance systems. These systems use well-coordinated data sources to produce various indicators, track trends over time, and generate regional and group-specific estimates. A comprehensive approach in these countries allows them to observe multiple dimensions of chronic diseases and health behaviors. ROK's fragmented system struggles with integration, making it less efficient in tracking chronic disease trends. To build a more effective system, ROK should learn from the experiences of advanced countries by fostering stronger coordination with its surveillance systems. This approach would include integrating data sources and creating a centralized data portal for easy public access to chronic disease-related estimates, enabling more timely and effective public health responses.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,058 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,014 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».