University of Toronto (U of T)
Notice bibliographique
Résumé
Global advances in medicine, health, and nutrition are leading to a dramatically aging society. A 2001 U.N. report noted that 10 % of the world’s population today is over 60, and projected that this will increase to 20 % by 2050, and 33 % by 2150. As we age, we typically experience cognitive decline. Yet in many cases, disease results in even more serious and debilitating cognitive impairment. Degenerative disorders, which include cortical dementias such as Alzheimer’s disease (AD) and subcortical dementias such as Parkinson’s disease, are most prevalent. According to the Canadian Institutes of Health Research, AD currently affects nearly a quarter of million (238,000) Canadians; this number is projected to more than double, to nearly 500,000 by 2030. At the moment, caring for Canadians with AD costs about $5.5B each year. Worldwide incidence is projected to grow from a current level of 18 million to 34 million by 2025. More generally, the incidence of dementia worldwide may grow to 42 million by 2020, according to a report published in the Lancet in December. Cognitive impairments also result from a variety of other conditions that are not as prevalent — traumatic brain injuries; vascular disorders such as strokes; other progressive disorders of the central nervous system such as multiple sclerosis; toxic conditions such as alcoholism; infectious processes such as HIV and AIDS; brain tumors; oxygen deprivation; and metabolic conditions such as diabetes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,697 | 0,334 |
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 ».