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Enregistrement W7073977376

Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990–2019:a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019

2020· article· en· W7073977376 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Southern Denmark Research Portal (University of Southern Denmark) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTheoretical and Computational Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundNational Institute for Occupational Safety and HealthNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNorwegian Institute of Public HealthNIHR Oxford Biomedical Research CentreJapan Society for the Promotion of ScienceNational Health and Medical Research CouncilQatar National Research FundUniversity of North Carolina at Chapel HillGillings School of Public HealthCollege of Pharmacy, University of MichiganNational Institutes of HealthMedical Research CouncilAfrican Academy of SciencesSecretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e InnovaciónNational Research University Higher School of EconomicsDeakin UniversityUniversidad de Costa RicaUniversiti Kebangsaan MalaysiaVetenskapsrådetKuwait UniversityAcademy of FinlandMax-Planck-GesellschaftUniversity College DublinPublic Health AgencyConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversity of GhanaQueensland GovernmentCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCarolina Population Center, University of North Carolina at Chapel HillFonds National de la Recherche LuxembourgAutoritatea Natională pentru Cercetare StiintificăInstituto de Salud Carlos IIINational Natural Science Foundation of ChinaDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, IndiaComunidad de MadridNational Heart Foundation of AustraliaThe Wellcome Trust DBT India AlliancePeking UniversityNational Research FoundationNational Institute for Health and Care ResearchEuropean CommissionDepartment of Science and Innovation, South AfricaNational Authority for Scientific Research and InnovationPublic Health EnglandXiamen UniversityMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesWellcome TrustMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorUniversity of CalgaryBundesministerium für Bildung und ForschungBritish Heart FoundationScottish GovernmentEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentBHF Centre of Research Excellence, OxfordNational Institute of Mental HealthDanmarks GrundforskningsfondNational Aeronautics and Space AdministrationNational Institute on AgingAlexander von Humboldt-StiftungFundação para a Ciência e a TecnologiaBill and Melinda Gates FoundationYale UniversityUnited Nations Population FundUnited States Agency for International DevelopmentPublic Health Agency of CanadaBloomberg PhilanthropiesHealth Research Council of New ZealandUniversity of New South WalesMinistero della SaluteQueensland HealthChina Medical UniversityUniversity of Michigan
Mots-clésBurden of diseaseDisease burdenDiseaseGlobal healthRisk factorMEDLINE
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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeMéta-analyse
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 présentnon

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