BUILDING OF A FRAMEWORK FOR THE IMPLEMENATION OF AN INJURY PREVENTION STRATEGY: AN ALBERTA, CANADA EXAMPLE
Notice bibliographique
Résumé
Background The Alberta injury death rate per 100 000 has remained unchanged from 1999 (47.1) to 2008 (48.3). The Alberta Injury Control Strategy (AICS) was developed to address this need. Aims/Objectives/Purpose The purpose was to develop an implementation plan for the AICS. The Plan aims to accomplish results these areas: engage Albertans, to make the injury issue a priority and reduce the frequency and severity of injuries. Methods A Steering Committee comprised of top bureaucrats from 13 ministries within the Alberta Government was created to oversee the development and execution of the implementation plan for the AICS. Results/Outcome A framework was developed identifying actions to be taken across all ministries within the Provincial government. Three types of actions were identified. Core actions—essential actions to be taken to achieve the intended outcomes. Supporting actions—integral to all injury prevention initiatives and supporting the outcomes for each of the core actions. Promoting actions—actions that promote initiatives that are already underway. Significance/Contribution to the Field This document provides a template for use by all stakeholders involved in injury prevention regardless of the type of injury. Although specific injury priorities are identified, it is intended that all organisations, communities and individuals will be able to identify actions they can take to reduce injuries.
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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 | 0,017 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,017 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».