Critical Analysis of the Current Status of Transdisciplinary Research in Neonatology and Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neonatology, a discipline that deals with a variety of medical conditions such as prematurity, breathing, infections and birth defects, has seen rapid development and significant advancements during the past decades to ensure the survival and healthy life of newborns. Although the efforts of medical scientists following the multidisciplinary and interdisciplinary approaches have successfully reduced the neonatal mortality rate from about 5 million before 2000s to 2.3 million as of 2022, but stills challenges in understanding and addressing the complex neonatal health issues remain unsolved, which invites the necessity to apply complex and comprehensive transdisciplinary research approaches. Transdisciplinary research approaches are complex types of approaches applied for complex types of issues, engaging all stakeholders of society, so a holistic approach to understand the neonatal health, and the impacts of environmental, social, and biological factors should be studied. This article has shed light on the significance of transdisciplinarity which has proven its role in the development of a sustainable society and these holistic research approaches, can ensure meaningful results to reduce the mortality rate of newborns from 50% to 5%.
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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 | 0,084 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,023 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».