Avertissement au sujet des questions de mesure et de méthodologie associées au suivi et à l’évaluation du coronavirus dans l’ensemble des administrations
Bibliographic record
Abstract
Alors qu’une pandémie dévastatrice affecte le monde entier, il est essentiel que les décideurs tiennent compte des problèmes de méthodologie et de mesure qui pourraient être associés aux indicateurs de santé publique de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). Ce commentaire comprend quatre variables principales pour illustrer les questions de mesure et de méthodologie qui peuvent compliquer les comparaisons entre les administrations. L’administration désigne une variété de régions géographiques, comme un pays, un État, une province ou un territoire. Ces variables jouent un rôle essentiel dans la façon dont nous comprenons la trajectoire de la propagation de la maladie. Ces variables contribuent également à notre compréhension des stratégies de prévention et de leur efficacité connexe, reflétant l’impact de la COVID-19 sur les hôpitaux. Il est essentiel que les intervenants en santé publique et le public reconnaissent que ces quatre simples variables peuvent varier considérablement d’une administration à l’autre.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.487 | 0.709 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.009 |
| Open science | 0.005 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".