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Enregistrement W2123383594 · doi:10.1017/s0714980813000627

Développement et validation d’une classification québécoise des résidences privées avec services accueillant des personnes âgées

2014· article· en· W2123383594 sur OpenAlexaffabout
Catherine Lestage, Nicole Dubuc, Gina Bravo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationPsychologyHealth professionalsCluster (spacecraft)Applied psychologyHealth careFamily medicineMedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Private Residential Care Facilities (RCFs) fill the gap between independent community living and institutional settings for seniors. There are marked differences between RCFs which make them difficult to compare. To address this issue, the objective of this study was to develop and validate a classification of RCFs based on their physical and organizational environments. RCF owners across Quebec were invited to complete a questionnaire that described the setting's physical and organizational environment. Different combinations of cluster analysis methods and statistical parameters were used to identify plausible classifications. The final choice was made by an expert committee. Overall, 552 owners returned the questionnaire. Three plausible classifications were submitted to the committee. The selected classification included five clusters that differed with regard to admission criteria, services offered and recreational activities. This classification could help health professionals select the RCF that best responds to older adults' needs.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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