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Enregistrement W6958746736 · doi:10.60692/f31rv-mnp80

Setting the standard: multidisciplinary hallmarks for structural, equitable and tracked antibiotic policy

2020· article· en· W6958746736 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Practices and Plant Genetics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachAntibiotic resistanceAntimicrobial stewardshipStewardship (theology)AntibioticsAntibiotic Stewardship

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing concern globally about the enormity of the threats posed by antimicrobial resistance (AMR) to human, animal, plant and environmental health. A proliferation of international, national and institutional reports on the problems posed by AMR and the need for antibiotic stewardship have galvanised attention on the global stage. However, the AMR community increasingly laments a lack of action, often identified as an 'implementation gap'. At a policy level, the design of internationally salient solutions that are able to address AMR's interconnected biological and social (historical, political, economic and cultural) dimensions is not straightforward. This multidisciplinary paper responds by asking two basic questions: (A) Is a universal approach to AMR policy and antibiotic stewardship possible? (B) If yes, what hallmarks characterise 'good' antibiotic policy? Our multistage analysis revealed four central challenges facing current international antibiotic policy: metrics, prioritisation, implementation and inequality. In response to this diagnosis, we propose three hallmarks that can support robust international antibiotic policy. Emerging hallmarks for good antibiotic policies are: Structural, Equitable and Tracked. We describe these hallmarks and propose their consideration should aid the design and evaluation of international antibiotic policies with maximal benefit at both local and international scales.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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