Notice bibliographique
Résumé
Chaque anne ´e, des milliers de Canadiennes et de Canadiens apprennent qu'ils souffrent d'un cancer.La plupart d'entre nous connaissons quelqu'un-un ami, un colle `gue ou un membre de notre famille-qui a rec ¸u un diagnostic de cette maladie.Le simple mot « cancer » peut provoquer une re ´action e ´motive ou `s'entreme ˆlent peur, anxie ´te ´et tristesse.Aujourd'hui, toutefois, la majorite ´des personnes qui survivent a `un cancer peuvent s'attendre a `franchir le seuil des cinq ans 1,2 .Pour citer la D re Lynn Gerber, me ´decin, le cancer est passe ´de « maladie fatale aigue ¨» a `« trouble complexe, chronique et courant » 3(p.xiv) .Physiotherapy Canada publiera une se ´rie spe ´ciale sur l'oncologie, qui comprendra au moins un article sur ce sujet dans quelques-unes des prochaines parutions.Cette se ´rie d'articles mettra en lumie `re la diversite ´des besoins, en fonction des types de cancer.Elle se penchera sur les nouvelles interventions et approches de traitement et offrira a `la fois de l'information sur l'e ´tat des faits probants issus de la recherche et des renseignements de premie `re main sur la disponibilite ´des services et programmes spe ´cialise ´s offerts au Canada.
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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 | 0,011 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».