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Enregistrement W7057029642

Global, regional, and national burden of tuberculosis, 1990-2016: results from the Global Burden of Diseases, Injuries, and Risk Factors 2016 Study

2018· article· en· W7057029642 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesErasmus Universitair Medisch Centrum RotterdamResearch Institute for Endocrine Sciences, Shahid Beheshti University of Medical SciencesDebre Tabor UniversityNIH Clinical CenterDebre Markos UniversityUniversitair Ziekenhuis AntwerpenAlfaisal UniversityApplied Molecular Biosciences UnitLaboratório Associado para a Química VerdeFrankfurt University of Applied SciencesUniversity of NamibiaWestern Sydney UniversityLorestan University of Medical SciencesHawassa UniversityRede de Química e TecnologiaNational Center of Neurology and PsychiatryInternational Medical UniversityXiamen UniversityUniversity of HailAddis Ababa UniversityUniversity of GondarUniversitatea de Medicină şi Farmacie "Carol Davila" BucureştiNational Research University Higher School of EconomicsUniversidade de São PauloAhvaz Jundishapur University of Medical SciencesTaipei Medical UniversityTampereen YliopistoTehran University of Medical Sciences and Health ServicesGeorge Mason UniversityMazandaran University of Medical SciencesJordan University of Science and TechnologyInvasive Fungi Research Center, Mazandaran University of Medical SciencesSeoul National UniversityUniversidade do PortoShahid Beheshti University of Medical SciencesBundesministerium für GesundheitUniversity of TorontoAlborz University of Medical SciencesAin Shams UniversityMcGill UniversityPublic Health AgencyUniversität BielefeldPublic Health Foundation of IndiaUniversity College LondonUniversity of WarwickKyung Hee UniversityOhio State UniversityAhmadu Bello UniversityUniversitas Negeri SemarangIslamic Azad UniversityMaragheh University of Medical SciencesKarolinska InstitutetUnited Nations Population FundTrường Đại học Nguyễn Tất ThànhTrường Đại học Duy TânIran University of Medical SciencesUniversity of PeradeniyaUniversity of the PhilippinesMekelle UniversityUniversity of Massachusetts BostonUniversità degli Studi di SassariBill and Melinda Gates FoundationWest Virginia UniversityHarvard UniversitySan Diego State UniversityPublic Health Agency of CanadaJimma UniversityHaramaya UniversityMonash UniversityJazan UniversityUniversity of PittsburghDilla UniversitySanjay Gandhi Postgraduate Institute of Medical SciencesJohns Hopkins University
Mots-clésTuberculosisVerbal autopsyIncidence (geometry)Mortality ratePublic healthGlobal healthEpidemiologyCause of deathDisease burden
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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · 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
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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