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Enregistrement W1984697006 · doi:10.1051/medsci/2006223323

L’Institut canadien du vieillissement : Savoir, innover et agir

2006· article· fr· W1984697006 sur OpenAlexaffabout
Sophie Rosa

Notice bibliographique

Revuemédecine/sciences · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueAging, Elder Care, and Social Issues
Établissements canadiensResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyExcellenceHealth careTransparency (behavior)GerontologyPublic relationsPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Led by innovation, leadership, transparency and excellence, the Institute of Aging provides a focal point for Canadian research on aging and pursues the fundamental goal of advancing knowledge in the field of aging to improve the quality of life and health of older Canadians. The Institute has carried out a range of important national and international strategic initiatives in aging, and has become influential in leveraging funding, enhancing research capacity and creating a new impetus in research on aging in Canada. The Institute engages and supports the scientific community, encourages interdisciplinary and integrative health research and fosters not only on the creation of new knowledge, but also on the translation of that knowledge into improved health, a strengthened health care system, and new health products and services for Canadians. The IA focuses on five priority areas of research: healthy and successful aging, biological mechanisms of aging, cognitive impairment in aging, aging and maintenance of autonomy, and finally, health services and policies relating to older people. The efforts of the IA are guided by five strategic orientations: to lead in the development and definition of strategic directions for Canadian research on aging ; to build research capacity in the field of aging ; to foster the dissemination, transfer and translation of research findings in policies, interventions, services and products ; to promote the importance of, and the need for, a research community in aging ; and to develop and support capacity-building and strategic research initiatives in the field of aging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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