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Enregistrement W6925555932 · doi:10.17605/osf.io/gz9ep

SPOR Evidence Alliance: Patient-Driven Research

2023· other· en· W6925555932 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2023
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal case studies and regulations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlliancePublic healthProduction (economics)Context (archaeology)Knowledge productionHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SPOR Evidence Alliance is a pan-Canadian research initiative established in 2017 to address gaps in the production of decision-maker driven knowledge synthesis, as well as development, distribution, and adoption of guidelines in clinical and public health practices. The central aim of the initiative is to foster a collaborative and coordinated approach to building a patient-oriented learning and responsive health system in Canada.

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)0,241
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,324
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2410,324
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0220,007
Science ouverte0,0070,017
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,010

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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,287 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreAutre

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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