Alfabetización en materia de salud y prevención del cáncer
Bibliographic record
Abstract
En los ultimos anos se ha producido una disminucion de las tasas de mortalidad por cancer, aunque el cancer sigue siendo la principal causa de muerte en Francia y Quebec. Algunos factores contribuyen a esta reduccion de las tasas de mortalidad. El merito de esta evolucion estriba en una mejor deteccion del cancer, un mejor seguimiento cuando se detectan anomalias y, por ultimo, el tratamiento del cancer, que sigue beneficiandose de los nuevos descubrimientos que proporcionan un conjunto de medidas cada vez mas eficaces para luchar contra esta enfermedad. Tambien hay campanas para promover estilos de vida saludables, en particular contra el tabaquismo. Sin embargo, el cancer es mas frecuente en ciertos subgrupos. En algunos segmentos de la poblacion se pueden detectar unas tasas de cancer mas elevadas y unas tasas de deteccion mas bajas, lo que da lugar a disparidades en las tasas de cancer entre los subgrupos. Un nivel de competencias insuficiente en materia de alfabetizacion sanitaria seria uno de los factores que se han identificado para explicar estas diferencias. Segun esta hipotesis, el presente articulo comienza con una breve definicion de la alfabetizacion en general y de la alfabetizacion sanitaria en particular, e identifica algunos de los comportamientos asociados a los conocimientos sobre la salud. A esto le siguen datos de estudios que han analizado la relacion entre la alfabetizacion y la deteccion del cancer en general y de algunos canceres en particular. En conclusion, se presenta una via de pensamiento para tener mas en cuenta la alfabetizacion durante la deteccion del cancer.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".