MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416399119 · doi:10.1177/20543581251391277

From Risk and Vulnerability to Preparedness and Resiliency: An Opinion Piece on Championing Disaster and Emergency Risk Reduction and Management in Kidney Care

2025· article· en· W4416399119 sur OpenAlexaff
Shaifali Sandal, Saly El Wazze, Caroline Stigant, Terri Chanda, William J. Berry, Isabelle Éthier, Kristen Pederson, Neil Finkle, Ratna Samanta, Michaël Gagnon, Tamara Glavinovic, Drew Hager, Jay Hingwala, Matthew Hunt, Seychelle Yohanna, Jennifer M McRae, Naomi Martens, Laura Horowitz, Catherine Weber, Sarah Thomas

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensAbbotsford Veterinary ClinicMcMaster UniversityUniversity of CalgaryUniversity of ManitobaMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity of OttawaSault Area HospitalLondon Health Sciences CentreUniversity of British ColumbiaCentre Hospitalier de l’Université de MontréalDalhousie UniversityRoyal Victoria HospitalEssar Steel Algoma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)PreparednessRisk managementRisk assessmentEmergency managementKidney diseaseReduction (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0260,054
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,359 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Kidney Health and DiseaseMême sujetDisaster Response and ManagementTravaux en français237 207