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Enregistrement W2121524339 · doi:10.7202/1008890ar

La géographie du don de sang au Québec : quelles variations régionales ?

2012· article· fr· W2121524339 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie‐Soleil Cloutier, Philippe Apparicio, Johanne Charbonneau

Notice bibliographique

RevueCahiers de géographie du Québec · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les travaux sur le don de sang ont jusqu’à maintenant privilégié l’étude des variables individuelles d’un point de vue démographique et psychologique (les motivations au don, par exemple). Pourtant, les notions actuelles de géographie sociale et de la santé sont tout à fait à propos pour l’étude des donneurs de sang québécois. Cette étude vise trois objectifs principaux : 1) analyser la répartition spatiale des dons de sang au Québec ; 2) analyser les distances séparant les lieux de résidence des lieux de collecte ; 3) mettre en relation le profil sociodémographique des municipalités régionales de comté (MRC) avec les nombres de donneurs et les fréquences de dons de sang. La méthode fait appel aux systèmes d’information géographique et à la statistique descriptive (corrélation, analyse de classification) pour explorer la géodémographie du don de sang sur une période de cinq ans (2003-2008). Les résultats mettent en valeur le rôle de certaines variations régionales entre les milieux urbains et ruraux et démontrent l’apport important des banlieues dans la réserve collective de sang. À partir de ces constats, certaines pistes de réflexion et d’action sont avancées, toutes en lien avec l’objectif ultime d’assurer un approvisionnement de sang continu et à long terme.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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