Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologic evidence indicates that the prevalenceof dental caries in the permanent dentition amongUnited States and Canadian children and adoles-cents has been decreasing.1,2 For example, in 1958–1959 the mean decayed, missing or filled permanent teeth (DMFT) score for 13-year-old children in Toronto was 5.7; in 1999–2000, it had decreased to 1.1.3 Dental caries, however, is still a significant problem. Currently, in the United States, 20 % of children between the ages of 2 and 4 years have detectable caries, and approximately 80 % of youth will have had a cavity by the age of 17 years.4 Although the prevalence of caries has been decreasing in the general population, it remains high among Canadian Aboriginal and Native Americans.5–12 A comparison of 2 national oral health surveys7,8 of Canadian Aboriginal children 6 and 12 years of age conducted in 1990–1991 and, most recently, in 1996–1997, found that the mean decayed, extracted or filled deciduous teeth (deft) score for 6-year-old children increased statistically significantly from 8.2 to 8.7, whereas the mean DMFT score increased nonsignificantly from 0.7 to 0.8. Overall, for children 12 years of age, there was little change in mean DMFT score (4.6 to 4.5). According to these surveys, 6-year-old Aboriginal chil-dren in Ontario had the highest deft score of the 9 regions in the survey; their mean score was 11.1 in 1990–1991,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,746 | 0,383 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».