Bibliographic record
Abstract
Het NIVEL-jaarboek 2008 is verschenen. Het jaarboek biedt een thematisch overzicht van NIVEL-onderzoek dat in 2008 is afgerond.\n\nHet jaarboek 2008 roept op tot spreken met de bestuurder. Zodat de bestuurder in contact kan blijven met de werkvloer en de zorggebruikers. Wist u bijvoorbeeld dat werknemers minder ziek zijn bij een helder verzuimbeleid? Dat het toezicht op de geneesmiddelenreclame beter moet? En dat het medisch handelen varieert tussen praktijken? Of dat een pil van de verpleegkundige net zo veilig is als een pil van de dokter? En dat boeren gezonder zijn? Dat de televisiezuster haar intrede gedaan heeft in de zorg? En patiënten met een depressie of angststoornis liever praten dan pillen slikken? Allemaal bevindingen uit NIVEL-onderzoek die u kunt terugvinden in het Jaarboek.\n\nHet NIVEL-jaarboek bevat gespreksstof over gezondheid en ziekte, patiëntenervaringen en participatie, de praktijk van de zorg, aanbod en organisatie van de zorg, structuur en sturing en uitkomsten van de zorg. U kunt het NIVEL Jaarboek downloaden of de papieren versie bestellen. Hier zijn geen kosten aan verbonden.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.742 | 0.537 |
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".