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Enregistrement W4406857484 · doi:10.57598/r188as

Bewaking van de vaccinveiligheid in België

2012· book· nl· W4406857484 sur OpenAlexfundno aff
Jo Robays, Germaine Hanquet, Dominique Roberfroid, Nancy Thiry

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Languenl
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de NamurFédération Wallonie-BruxellesOttawa Hospital Research Institute
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bewaking vaccinveiligheid 1 VOORWOORDHet menselijke brein is niet zo sterk in het omgaan met probabiliteiten.Zeker niet als het om zeldzame of extreem zeldzame verschijnselen gaat, zo leren ons de studies van psychologen.Of het nu om een kans van één op vijfduizend gaat, of één op vijfhonderdduizend, het maakt niet zoveel verschil: van zodra we ons min of meer levendig kunnen voorstellen hoe het zou zijn als het ons overkwam, gaan we de waarschijnlijkheid grof overschatten.Zeker wanneer het gaat om een of andere calamiteit die we ten allen prijzen willen vermijden.Van dat laatste maakt de verzekeringssector overigens gretig gebruik.Sommige preventiemaatregelen blijken hiervoor bijzonder gevoelig te zijn, met de vaccinaties als frappant voorbeeld.Bij elke (nieuwe) vaccinatiecampagne duiken wel ergens sterk gemediatiseerde 'slachtoffers' van het vaccin op, met vaak vrij drastische gevolgen op de uiteindelijke dekkingsgraad van het vaccin.Het heeft geen zin op de pianist te schieten -de media volgen in deze hun eigen logica.Evenmin moet men ten strijde trekken tegen sommige uitwassen waarbij heuse complottheorieën worden verzonnen.De overheid heeft gewoon de plicht om -wanneer zij een preventieve maatregel ondersteunt -ook alle mogelijke garanties te bieden dat dit geen onredelijke risico's inhoudt, en dat de voordelen ruim opwegen tegen de potentiële nadelen of complicaties.Eigenlijk heb je hier drie elementen voor nodig: (1) je moet kunnen detecteren wanneer bepaalde problemen abnormaal frequent worden.Daarvoor moet je (2) weten wat de normale frequentie (de background rate in het jargon) is in een niet aan het vaccin blootgestelde bevolking.En (3) uiteraard moet je ook weten wie blootgesteld is.Gemakkelijker gezegd dan gedaan, want het gaat om zeldzame verschijnselen.De specifieke vraag die ons vanuit het Federaal Agentschap voor Geneesmiddelen en Gezondheidsproducten werd gesteld is om na te gaan in hoeverre België een adequaat antwoord heeft op de tweede uitdaging, namelijk het berekenen van achtergrondcijfers.Kan een klein land als België hier überhaupt zinvolle cijfers bekomen, of moeten we radicaal de Europese kaart trekken.De antwoorden zijn wat genuanceerder.Het laatste woord is hiermee zeker niet gezegd, maar wij hopen toch een steentje bij te kunnen dragen in deze maatschappelijk belangrijke kwestie.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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