MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6977764754 · doi:10.7910/dvn/23649

Guatemala (2013): Assessment of Quality of Service Provision to Most-at-Risk Populations by Private Sector Providers in Central America. Round 1.

2013· dataset· en· W6977764754 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2013
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivate sectorQuality (philosophy)PopulationQuarter (Canadian coin)Service providerProgram evaluationService (business)Health servicesService delivery framework

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The specific objectives of this evaluation are to: Assess the quality of service provision to MARPs by private-sector health-service providers participating in the HIV Combination Prevention Program for MARPs funded by USAID in Central America (Belize, Costa Rica, El Salvador, Guatemala, Nicaragua and Panama). Compare the quality of services provided to MARPs to the quality of services provided to the general population by private-sector health-service providers participating in the Program in the countries of interest. Identify areas for improvement in service provision to MARPs at participating facilities and provide recommendations. This is a descriptive, mystery client study that will be conducted annually over the course of the USAID HIV Combination Prevention for MARPs Program. We plan to begin the first annual assessment process in the first quarter of 2012. We will use mystery clients to gather data. Mystery clients will visit selected health facilities for HIV VCT services or an STI consultation and will complete a standardized closed format questionnaire upon completion of each health facility visit.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHarvard DataverseMême sujetFetal and Pediatric Neurological DisordersTravaux en français237 207