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Enregistrement W6888993996 · doi:10.25384/sage.23298298

sj-docx-3-joh-10.1177_27551938231176374 - Supplemental material for Have COVID-19 Stimulus Packages Mitigated the Negative Health Impacts of Pandemic-Related Job Losses? A Systematic Review of Global Evidence from the First Year of the Pandemic

2023· article· en· W6888993996 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical Fault Detection and Protection
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicStimulus (psychology)Global healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Systematic reviewPublic healthSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supplemental material, sj-docx-3-joh-10.1177_27551938231176374 for Have COVID-19 Stimulus Packages Mitigated the Negative Health Impacts of Pandemic-Related Job Losses? A Systematic Review of Global Evidence from the First Year of the Pandemic by Courtney L. McNamara, Virginia Kotzias, Clare Bambra, Ronald Labonté and David Stuckler in International Journal of Social Determinants of Health and Health Services

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0100,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9310,379

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2023
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