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Enregistrement W7155456731

Caring for resilience:A knowledge agenda for health systems research in the Netherlands

2023· report· en· W7155456731 sur OpenAlexaff
Robert; id_orcid 0000-0003-3687-5266 Borst, Karin; id_orcid 0009-0000-6047-0344 Wisse, Bert de Graaff, Roland; id_orcid 0000-0001-7202-5053 Bal

Notice bibliographique

RevueEUR Research Repository (Erasmus University Rotterdam) · 2023
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGratitudeErasmus+Resilience (materials science)Theme (computing)Health careKey (lock)PandemicHealthcare system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On the 21st of May 2021, the directors of the Erasmus Medical Center, Erasmus University Rotterdam, and the Delft University of Technology officially opened the Pandemic and Disaster Preparedness Center (PDPC). The PDPC is a collaborative network that seeks to prepare Dutch society for future pandemic and disasters, amongst others by initiating and facilitating innovative research into related and relevant topics. Specifically, the PDPC focusses on four key themes, including their crossovers: i) pandemic preparedness, ii) disaster preparedness, iii) societal preparedness, and iv) health systems resilience. An earlier study has identified the key questions for the first three themes. In this current report we zoom in on the fourth theme and identify the most pressing research gaps and remaining knowledge questions about health systems resilience in relation to the Dutch health system. We would like to thank our interviewees for participating in our study and are thankful for the financial support of the PDPC which enabled this project. Finally, we extend our gratitude to Linda Jansen, Jeannette de Boer, Valérie Eijrond, and Eline Boezelman for helping us in organising the working conference on health systems resilience in Utrecht.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0080,031
Communication savante0,0360,044
Science ouverte0,0060,020
Intégrité de la recherche0,0130,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,462
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,045 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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