Notice bibliographique
Résumé
Every day in our offices, emergency rooms, neonatal intensive care units and wards, we make a difference in the lives of children and youth – one child at a time. We enjoy great public trust and confidence. We also possess significant, yet untapped, public policy influence. The 2007 Canadian Paediatric Society status report (1) compares how provinces and territories are caring for, and protecting, over eight million children and youth in 12 different areas. Mental health, injury prevention, smoking, human resources, disease prevention, child and youth commissioners – it is all there for the viewing (www.cps.ca). More importantly, it is all there for the doing. The 2007 status report shines a light on effective policies and legislation that can make a difference on a large scale. While there are many success stories (Table 1), no province or territory gets full marks in all areas (Table 2). ... All the great public health advances we now enjoy–clean water, vaccinations, car seats and smoke-free public places – came about because a few determined people got together and decided to make it happen. Each of these successes has a compelling human story of passion and perseverance. John Snow (cholera), Ignaz Semmelweis (hand washing), Jonas Salk (polio vaccine) and Jeffrey Wigand (tobacco) all come to mind.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,029 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».