Canada and the World: A Comparative Approach to Injury Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Canada is consistently ranked as one of the best places to live in the world. A crucial part of this view is based on Canada's approach to public health, which has achieved measurable results in the rate reduction of some leading causes of disease and death. It is therefore surprising to learn that in tackling the leading cause of death for Canadian children and youth, Canada ranks a disappointing 18th of 26 nations in the Organisation for Economic Co-operation and Development (UNICEF 2001). Few are aware that unintentional injury is the leading cause of death for Canadian children and youth between the ages of one and 14. In Canada, injury kills more children and youth than all disease (Canadian Institutes of Health Research 2008). Unintentional injuries are a leading public health issue that directly impacts the health, well-being and quality of life of those injured, as well as their families, communities and greater society. Nevertheless, injury is often neglected, and investment is rarely equal to the magnitude of the problem. The reality is that injury prevention has not kept pace with other public health interventions such as tobacco control or infectious disease prevention programs. Despite its devastating impact, injury remains an invisible epidemic.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,000 |
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.
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 ».