WHO/NMH/NPH/ALC/02.7 Distr.:general Original: English Global Survey on
Notice bibliographique
Résumé
this report. IV The data collection would have been impossible without the support of all the National Focal Points in the participating countries. Our appreciation goes to: Australia: Anh Nguyen, Joseph Doyle, Austria: Phillip Kolloros, Margit Atzmller, Bosnia -- Herzegovina: Mirza Muminovic, Brazil: Caio Roberto Shwafaty de Siqueira, Vanessa Pinheiro, Bulgaria: Dragomir Draganovic, Canada: Reham Amin, Chile: Carolina Barnett, Arturo Borzutzky, China, Hong Kong SAR: Lee Wing Cheong, Leung Lok Sum, Joy Jenny Chu and Dr Christina Maw, Colombia: Marcela Fandio Crdenas, Croatia: Nikola Borojevic, Czech Republic: Eva Matejckova, Denmark: Matthias Zaccarin Lauritzen, Dominican Republic: David Soriano, El Salvador: Jorge Castellanos, Rodrigo Alfaro, Estonia: Kersti Kloch, Finland: Tom Sundell, France: Marc Sabourin, Germany: Michael Euler, Florian Striehl, Georgia: Levan Lebauri, Ghana: Philip Lamptey, Greece: Michael Samarinas, Guatemala: Myriam de Ybarra, Hungary: Eva Suranyi, Iceland: Bjrg Thorsteinsdottir, India: Amarinder Singh Bindra, Nadini Bura, Indonesia: Hartatiek Nila Kamila, Gercelina Silaen, Israel: Yuval Bloch, Noam Frey, Gil Shlamovitz, Italy: Tranquillo Antoniozzi, Soraya Zaid, Jamaica: Lincoln Cox, Japan: Yoshitaka Oyama, Gen Shinozaki; Kenya: Benedict Maungu, Kuwait: Al-Dousari Abdulrahman, Latvia: Aksels Ribenis, Lebanon: Hesham Khalfan, Ahmad Halwani, Lithuania: Tomas Vasylius, The former Yugoslav Republic of Macedonia: Vijay Rawal, Igor Ilievski, Malaysia: Irfan Mohamad, Malta: David Elluc, Gianfranco Spiteri, Mexico: Prof Luis Miguel Gutierrez Robledo, Nepal: Sanjeeb Sapkota, Netherlands: Jacco Veldhuyzen, Susanne van der Velde, New Zealand: Kirsten Gaerty, Nigeria: Jude Chimdi Ohanelle, Norway: Hilde Risstad, Palestinian Authority...
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,148 | 0,110 |
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 ».