Notice bibliographique
Résumé
In 2007, an estimated 33.2 million people were living with HIV, 2.5 million had become infected, and 2.1 million died from the virus. The majority of infected individuals reside in Africa, where in some countries as many as 33.4% of adults have HIV. In developed countries, effective drug therapies have reduced AIDS-related deaths by over seventy percent each year. These drugs have been so effective that over the last two years the global number of individuals dying from AIDS-related illness has actually declined. These therapies, however, are currently sold for $10,000 USD a year, a purchase price that is not feasible for low income countries where the annual health expenditure may be only $29 per person. A lack of essential medicine is not only a problem for those suffering from AIDS. Low and middle-income countries are disproportionately burdened by many additional chronic and infectious illnesses. The World Health Organization (“WHO”) estimates that one third of the world's population cannot regularly access essential medicines. The WHO cites the high cost of drugs as one of the major hurdles countries face in obtaining access to medication. However, the high cost of these brand-name medications does not reflect their minimal production costs. Drug manufacturers can produce generic versions of these drugs for as little as 1/30th of the cost of their brand-name counterparts.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,001 |
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.
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 ».