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Enregistrement W2074817734 · doi:10.1111/j.0008-3658.2005.00077.x

The greying of resource communities in northern British Columbia: implications for health care delivery in already‐underserviced communities

2005· article· en· W2074817734 sur OpenAlexaffvenueabout
Neil Hanlon, Greg Halseth

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Aging, and Tourism Studies
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringContext (archaeology)Population ageingService delivery frameworkRural areaResource (disambiguation)PopulationGeographyHealth careBusinessEconomic growthService (business)Political scienceMedicineEnvironmental healthMarketingEconomicsArchaeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The delivery of ‘rural’ health care services has long confronted the geographic problems of distance, low user densities, low‐order facilities and caregiver shortages. As a result, rural and remote communities across Canada have struggled with health care delivery. For rural and remote communities in resource hinterlands, population ageing driven by industrial restructuring presents a significant departure from past experience. Drawing on examples from northern British Columbia (BC), this paper examines this context of ageing in rural and remote locations with the purpose of highlighting impending challenges for health care service provision. In the first part of this paper, we provide a demographic overview of population change and ageing in northern BC. In the second part, we present data on the availability of services throughout the region to support seniors who age‐in‐place. Population ageing, in areas that have never dealt with this issue before, highlights not only important servicing questions but also important policy questions about how to provide for needs that the policy and community context are not presently equipped to meet.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0160,004
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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

Citations154
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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