Les facteurs sociaux liés au degré d'information de la population du Saguenay‐Lac‐Saint‐Jean à propos des maladies héréditaires et des services disponibles*
Notice bibliographique
Résumé
The past few years have seen significant advances in medical genetics. These advances have in turn given rise to several important clinical applications that have targeted populations with specific historical and demogenetic characteristics. One such population lives in the Saguenay‐Lac‐Saint‐Jean region of Quebec. One might think that this population is reasonably well informed of the situation. But their knowledge of population‐specific genetic pathologies and of the services available to them happens to vary considerably from one social group to another. This article presents the results of a quantitative study aimed at determining the factors that contribute to the acquisition of such knowledge in this population. Depuis quelques années, nous assistons à d'importantes avancées en génétique médicale. Celles‐ci induisent un développement sans précèdent de nouvelles applications cliniques qui interpellent certaines populations dont les caractéristiques historiques et démogénétiques font qu'elles sont davantage concernées. C'est le cas, notamment de la population du Saguenay‐Lac‐Saint‐Jean (Québec). On pourrait penser que cette population s'avère, dans l'ensemble, largement sensibilisée mais il appert que le niveau d'information sur les génopathies régionales et les services offerts varie considérablement d'un groupe social à l'autre. Le présent article livre les résultats d'une enquête quantitative visant à connaître les facteurs qui favorisent l'acquisition de telles connaissances dans cette population.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».