Health Policy 1998;19:267-88. [The author responds:]
Notice bibliographique
Résumé
occur without bench research (espe-cially Canadian). But doesn’t his asser-tion overlook about 35 000 surgical, ed-ucational and health care trials, most of which required no prior bench re-search? And doesn’t he defeat his own argument with the 3 recent drug trials he does cite (2 led from Canada and the other with major Canadian collabora-tion)? PRISM-PLUS was conducted in 12 countries, HOPE in 16 and GUSTO in 10, but only 15 % of the references in these published studies were about bench research (which the investigators were comfortable to ex-trapolate from laboratories in just 8 countries), and 85 % of their cited justi-fication came from previous trials or clinical surveys. Second, the need to elucidate the molecular basis for diseases affecting our First Nations families is met by shipping appropriate specimens to the best laboratories in the world. It doesn’t require that the bench research be car-ried out in Canada; the performance of reverse transcriptase is the same in Ot-tawa, Omaha, Oslo and Oxford. In sharp contrast, the performance of the health care organizational elements that profoundly affect the compliance, co-morbidity, co-intervention, costs of care and consequent outcomes of pa-tients in randomized trials differs widely in these 4 sites, and these differences may require separate trials (and their associated economic analyses) in each country. Responding to my editorial1 on be-
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,018 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».