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Enregistrement W4414391465 · doi:10.1002/14651858.ed000175

Call to action: building a better future together, powered by evidence, guided by collective impact

2025· editorial· en· W4414391465 sur OpenAlexaff
Karla Soares‐Weiser, Zoe Jordan, Laura dos Santos Boeira, Laurenz Mahlanza-Langer, Will Moy, Rhona Mijumbi, Ruth Foxlee, John N. Lavis

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésSocietal impact of nanotechnologyRisk assessmentWork (physics)Key (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A better future starts with better evidenceImagine a world where every decision, whether in a government o ice, a community meeting, a hospital, or in response to a humanitarian crisis, is guided by timely and trusted evidence.A world where research is not locked behind paywalls or delayed by outdated systems but delivered in real time and adapted to local needs.The world in 2025 faces complex challenges, but also unprecedented opportunities to accelerate progress.The Sustainable Development Goals remind us how far we still need to go, while also highlighting the transformative power of working together in new ways [1][2].Guided by the principle of collective impact, and powered by new tools, global collaboration, and a pressing need for smarter, fairer decisions, we can reimagine how evidence drives progress.Across health, food systems, education, disaster preparedness, social protection, environmental protection and climate resilience, a stronger global evidence synthesis ecosystem can close the gap between knowledge and action.This is the future the Evidence Synthesis Infrastructure Collaborative (ESIC) is striving to build: timely, inclusive, and reliable evidence, created through robust, interoperable systems, which accelerates development goals and improves lives everywhere.This call to action invites governments, funders, evidence producers, intermediaries and citizens to shape that future together, replacing fragmentation with shared infrastructure, transforming how evidence is produced and used, and ensuring it reaches those who need it most -quickly and equitably.Let's act now.Let's choose a future where evidence drives collective impact.Evidence synthesis has expanded in scope and scale, but the infrastructure has not kept pace with contemporary needs.Call to action: building a better future together, powered by evidence, guided by collective impact (Editorial) 1

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,241
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,241
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0090,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,352 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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