Enhancing regional capacity in chronic disease surveillance in the Americas
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Existe la necesidad de reforzar la capacidad regional para la vigilancia de las enfermedades cronicas en las Americas. Los objetivos de este articulo son 1) ofrecer nuestro apoyo decidido a favor de la vigilancia de las enfermedades cronicas, 2) presentar una revision descriptiva y un resumen de las actividades de vigilancia y los problemas en torno a las mismas en las Americas, 3) confeccionar una lista de recursos y fuentes de consulta para obtener mas informacion, y 4) ofrecer unas recomendaciones para reforzar la capacidad regional. Este articulo se basa en una revision personal de informes, sitios de Internet y apuntes personales procedentes de diversos proyectos, reuniones y actividades relacionados con la vigilancia de las enfermedades cronicas en las Americas, y en un analisis a profundidad de los materiales recopilados. Se ha determinado que las agencias sanitarias internacionales, los gobiernos de diversos paises, las organizaciones no gubernamentales y los profesionales de la sanidad publica han dedicado grandes esfuerzos a la construccion y al desarrollo de las capacidades de vigilancia de las enfermedades cronicas en la Region. Para seguir apoyando el aumento de dichas capacidades, se hace necesario establecer una red de redes (una metarred) cuya mision deberia ser la vigilancia de la vigilancia. Siete aspectos importantes para el aumento de esta capacidad son la estrategia, la colaboracion, la informacion, la educacion, la novedad, la comunicacion, y la evaluacion.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it