WHF Position Statement for United Nations Fourth High-Level Meeting-2025
Notice bibliographique
Résumé
As the world gauges progress towards the SDG targets set for 2030, it is becoming evident that most countries are not on track to achieving them.Collective resolve among all nations and pooled global resources are needed to accelerate progress to reach as close to those targets as possible.It is also clear that commitment to those targets must continue beyond 2030 since many low-and middle-income countries (LMIC) will most likely experience rising burdens of non-communicable diseases (NCD) for some decades beyond the SDG dateline and to ensure commitment from the global community.This is especially true for target 3.4, including cardiovascular diseases, cancer, diabetes, and chronic respiratory diseases, and mental health, which are responsible for over 43 million deaths worldwide every year, with 18 million dying prematurely before the age of 70 years, and also cause the majority of morbidity and disability. 1 This is because ongoing demographic, nutritional, and environmental transitions in those countries will result in an accelerated incidence of NCD in the future.The inequities between and within countries are huge.The probability of premature deaths in Western Europe and Canada is as low as 15 percent, while it remains as high as 52 percent in Sub-Saharan Africa.Over half of the world's population lacks access to basic health services, 2 and many low-income countries lack the financial resources necessary to elevate their healthcare resources to an
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,059 | 0,033 |
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 ».