MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W774048869 · doi:10.1017/cbo9780511895524.005

Introduction

2012· book-chapter· en· W774048869 sur OpenAlexaff
Anne Andermann

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this book is to better understand how to improve the health of individuals, populations and the global community. What are the major threats to health? What are the causes of poor health? What works to improve health? How do we know that it works? What are the barriers to implementation? What are the measures of success? These are some of the key questions that will be addressed in this book. The aim is to provide health practitioners and policy-makers with a broad overview of how to improve health and reduce health inequities, as well as the tools to make more evidence-informed decisions that will have a positive influence on health. Indeed, countless decisions that affect health are made every day, whether at the level of individual health choices made by patients and the general public, population health policies and programmes made by politicians and public health officials, or global health strategies and recommendations made by an increasing number of players at the international level, including civil servants, non-governmental organisations (NGOs), philanthropists, academics, public–private partnerships and so forth. For instance, a mother takes time off from work to bring her child to the local clinic to be vaccinated. A student buys a fruit for an afternoon snack rather than potato chips. A 28-year-old woman who carries the BRCA gene for hereditary breast-ovarian cancer undergoes preventive surgery to remove her breasts and ovaries. A government passes a bill to extend parental leave to one year and to increase funding for early childhood development programmes. The World Health Organization (WHO) recommends increasing universal health coverage and social protection by strengthening primary health care as the foundation for all health systems. In each of the above examples, people were faced with a choice (i.e. to vaccinate or not, to eat a fruit or chips, to have preventive surgery or enhanced screening, to finance social programmes or reduce taxes, to promote vertical programming that focuses on preventing and treating a single disease or a more comprehensive approach based on primary health care), and a decision was made that will either improve or impair health outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3770,206

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,197 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooks→Même sujetBirth, Development, and Health→Travaux en français237 207→