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Enregistrement W6989809311

Burden of disease scenarios for 204 countries and territories, 2022–2050 : a forecasting analysis for the Global Burden of Disease Study 2021

2024· article· en· W6989809311 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology Industry Research Assistance CouncilScience and Engineering Research BoardMedical Research CouncilRede de Química e TecnologiaIdorsia PharmaceuticalsDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaH. Lundbeck A/SFondation BotnarNational Research FoundationNational Institute for Health and Care ResearchThe Wellcome Trust DBT India AllianceDeutsche ForschungsgemeinschaftSvenska LäkaresällskapetUniversidade do PortoMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorWellcome TrustMinistry of Science and ICT, South KoreaNovo NordiskBiogenHjärt-LungfondenNational Institutes of HealthConquer Cancer FoundationKorea Institute for Advancement of TechnologyConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Research Foundation of KoreaIndian Council of Medical ResearchMinistry of EducationDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, IndiaAstraZenecaEuropean CommissionUniversidade Nova de LisboaAlexander von Humboldt-StiftungAmicus TherapeuticsUniversity of OxfordFresenius Medical Care North AmericaSt. Jude Children's Research HospitalNational Institute of Mental Health and NeurosciencesJapan Society for the Promotion of ScienceLaboratório Associado para a Química VerdeAstellas PharmaWorld Cancer Research FundGilead SciencesInternational Association for Suicide PreventionWorld Health OrganizationCanadian Institutes of Health ResearchKorean Diabetes AssociationBloomberg PhilanthropiesBundesministerium für Bildung und ForschungAlexion PharmaceuticalsNational Institute of Mental HealthMinisterul Cercetării, Inovării şi DigitalizăriiInternational Parkinson and Movement Disorder SocietyAmerican Diabetes AssociationApplied Molecular Biosciences UnitMinistry of Trade, Industry and EnergySanofiFundação para a Ciência e a TecnologiaBill and Melinda Gates FoundationAmgen
Mots-clésBurden of diseaseLife expectancyDisease burdenDiseasePublic healthQuality-adjusted life yearDisability-adjusted life yearRisk factor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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