Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTS Dans un premier temps, nous voudrions remercier ici toutes les personnes et institutions qui nous ont patiemment reçu ainsi que toutes les familles et malades qui ont bien voulu prendre de leur précieux temps pour répondre aux questionnaires. Nous remercions également, dans un second temps, l’équipe d’Aide Médicale Internationale qui a commandé et financé cette étude, notamment son délégué général (Gil Collard) et sa responsable de programme (Barbara Bessier) ainsi que l’Union Européenne pour son soutien financier qui a rendu possible la présente consultation. Nous remercions spécialement Philippe Bonhoure et toute son équipe pour leur soutien intellectuel et moral lors de cette mission. Nous pensons particulièrement aux deux superviseurs de l’enquête, Sher Sha et Shahibullah ainsi qu’aux différents enquêteurs ayant contribué à la qualité des données collectées auprès des ménages. Le directeur de l’hôpital de Metherlam, Abdul Satar, nous a également été d’un grand secours ainsi que l’ensemble du personnel et spécialement les membres du comité de gestion (HMT). Slim Haddad, de l’Université de Montréal, nous a donné l’autorisation d’adapter le questionnaire à l’intention des ménages. Daniel Reinharz, de l’Université Laval, nous a soutenu dans l’analyse des données de cette enquête. Nous les remercions tous les deux. Nous remercions enfin, le Ministère de la Santé de l’Afghanistan pour avoir partagé avec nous toute leur connaissance de la situation. EQUIPE DU PROJET D’ÉVALUATION ii
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.848 | 0.788 |
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".