Notice bibliographique
Résumé
SARS was the first novel infectious disease to emergein the 21st century. Its dramatic appearance in majorcities around the world, together with the fact that 20 % of the 8400 infected individuals were health care workers,1 prompted epidemiologists and other scientists to move swiftly to study the disease and identify its causal agent.2,3 We now know that SARS is associated with a pre-viously unrecognized virus, SARS-CoV.4 Rapid diagnostic tests using the polymerase chain reaction are being devel-oped,5 and the treatment regimens used in the outbreaks of 2002–2003 continue to be reviewed and evaluated.6 It is interesting that, even during the height of the out-breaks, researchers were also trying to understand and measure the psychosocial effects of SARS.7–9 Compared with the available literature on the biology of infectious dis-eases, there have been considerably fewer published reports on the psychosocial impact of SARS and other disease out-breaks. Thus, the article in this issue by Nickell and col-leagues10 (see page 793) makes an important contribution toward a better understanding of this often neglected area. Their study was carried out in a large teaching hospital in Toronto in April 2003, during the peak of the first phase of the SARS outbreak in the city. The authors found signif-icant levels of psychiatric morbidity, in that almost two-thirds of the staff surveyed reported increased levels of con-cern for personal and family health, and almost one-third of a subset of respondents who completed a 12-item Gen-eral Health Questionnaire had scores indicating emotional distress. Their findings are consistent with those of studies on SARS in Taiwan, where up to 75 % of health care work-ers experienced psychiatric morbidity (Dr. Mian-Yoon
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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 | 0,006 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,342 | 0,124 |
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 ».