Administrative data and the manitoba centre for health policy: some reflections.
Notice bibliographique
Résumé
The authors review their 30 years' experience in determining the best research applications for routinely collected data from ministries of health, education and social services. They describe the rich research opportunities afforded by 40 years of data on health - i.e., every patient contact with hospitals, physicians, drugs and more - from the problems encountered in convincing an academic journal that meaningful findings could be culled from information collected on paying bills and tracking patients, through studies on education (enrolment, grades, standardized tests for grades 1 to 12), family characteristics (residential moves, marital formation and breakdown, number and timing of births) and social services (welfare recipients, children taken into care, protection services offered children in the family). They also detail how and why the Manitoba Centre for Health Policy was founded, and how it has continued through multiple ministerial, deputy and government changes.
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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 | 0,173 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,025 |
| Communication savante | 0,028 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».