EVIDENCE BASED PUBLIC HEALTH POLICY AND PRACTICE
Notice bibliographique
Résumé
The severe acute respiratory syndrome (SARS) is a rapidly progressive, and sometime fatal disease with more than 1800 patients in over a dozen countries in Asia, Europe, and North America (including the United States and Canada) within two months. On 12 March 2003, the World Health Organisation (WHO) issued a global alert about SARS so it became a global challenge. Strengthening the public health measures at schools would protect children as well as providing the students an opportunity to learn about infectious disease control through life event approach. The public health measures at schools include two important components: basic understanding of the disease so schools would put on high alert on caution cases, and the measures to improve environmental hygiene at schools and preventive measures to stop infectious disease transmission. This will help to empower the whole community the readiness to deal with other outbreaks in the future. S evere acute respiratory syndrome (SARS) was dia-gnosed in more than 1800 patients in over a dozen countries in Asia, Europe, and North America (including the United States and Canada) within two months period
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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 | 0,138 | 0,449 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,011 |
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 ».