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Enregistrement W2047826568 · doi:10.7202/039851ar

Pour une communauté francophone en bonne santé : une étude de cas dans une communauté francophone en situation minoritaire

2010· article· fr· W2047826568 sur OpenAlexaffvenue
Evelyn Kennedy, Corrine McIsaac

Notice bibliographique

RevueRevue de l’Université de Moncton · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C’est dans la communauté rurale de Chéticamp que le programme sur l’initiative des soins de santé primaires pour les communautés francophones (Francophone Primary Health Initiative Program) a été établi. Environ 50 % des initiatives proposées ciblent les personnes âgées, notamment l’amélioration de la santé cardiovasculaire, l’augmentation du niveau d’activité physique et de l’information reliée aux médicaments. Tous les projets ciblent un certain nombre d’habitudes de vie saines et prévoient l’accès à des services médicaux en français, en insistant sur l’importance de services offerts en français. Cette note de recherche rapporte les résultats obtenus auprès de trois groupes de discussion sur l’état de santé de cette petite communauté francophone. L’analyse qualitative présente des données obtenues pendant les cliniques concernant le bien-être des personnes âgées. Même si les personnes âgées participantes aux groupes de discussion se disent en bonne santé, les groupes de discussion donnent différentes raisons concernant l’abandon de projets d’activité physique antérieurs et apportent des suggestions pour de nouvelles démarches. Il est probable que les initiatives de promotion de la santé mettant en oeuvre des stratégies basées sur des données probantes réussissent à améliorer la santé des communautés. Il est temps pour le gouvernement de soutenir les stratégies à long terme afin de concrétiser le développement de communautés en bonne santé.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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