Sources of Data for Rural Health Research: Development of an Inventory of Canadian Databases
Notice bibliographique
Résumé
Secondary data sources can often be used to help address questions about the health status, health behavior, health resources allocation, and utilization of health services of rural Canadians. But the task of deciding which Canadian databases are amenable to rural health research remains a challenge. As part of a larger research project titled "Canada's Rural Communities: Understanding Rural Health and Its Determinants," an inventory of 51 Canadian databases that have the potential of being used for rural health research was compiled, and it continues to be maintained and updated. The websites maintained by two of Canada's leading statistical data centers were systematically searched, along with other published articles and national reports, to produce this inventory. The criteria used to determine which data sources to include in this inventory are: (1) databases containing data at the national level that can be accessed by researchers, (2) databases containing data that are relevant to a variety of rural health issues, and (3) databases containing data that could be partitioned into rural and non-rural geographies. Detailed information is available by searching the inventory of national rural health research-related databases through the internet (www.cranhr.ca) or by contacting the lead author of this article. This article examines some of the issues in developing this resource and demonstrates the usefulness of its contents to Canadian and other rural health researchers.
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 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 | 0,081 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,085 | 0,134 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».