Contributing to Communicable Diseases Intelligence Management in Canada: CACMID Meeting, March 2007, Halifax, Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
In the spring of 2003, the Public Health Agency of Canada (then, Health Canada) partnered with several provincial/territorial and regional public health stakeholders to improve pan-Canadian public health surveillance, communications and response through the application of new technologies. This resulted in the creation of the Canadian Network for Public Health Intelligence (CNPHI), a comprehensive framework of applications and resources designed to fill critical gaps in Canada's national public health infostructure. Over the past four years, the CNPHI has evolved into Canada's only pan-Canadian public health information management system. With over 2000 registered users, the current CNPHI environment consists of more than 30 integrated applications and systems that can be loosely categorized into four functional groups: data exchange; data analysis and integration; communication, collaboration and coordination; and knowledge management. Despite poor data repositories, legacy information management systems, and the lack of standards and agreements, the CNPHI has demonstrated that much can be accomplished in these areas. Over the next decade, significant barriers impeding additional advances will be bridged through the implementation of the Electronic Health Record, and through ongoing efforts to address gaps in standards, and data- and information-sharing agreements. Together with new technologies coming on-line, opportunities to further enhance public health surveillance and response will be limited only by one's imagination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».