Notice bibliographique
Résumé
In her thought-provoking and well-researched paper, Irene Jansen presents some of the main challenges within the facility-based long-term care (LTC) sector and advocates for three major policy changes and investments. But her aim in writing the paper is to start the conversation. I am happy to oblige Jansen's call to tackle other critical issues and thank the editors of Healthcare Papers for the opportunity to briefly express my views. I concur that the federal government is not adequately fulfilling its stewardship role in helping to ensure - along with the provinces and territories - that the facility-based LTC system has the ways and means to meet the legitimate needs of LTC residents and the people who care for them. A national dialogue should be convened with an emphasis on what quality looks like to the resident, not to LTC ministries or funding authorities. The resident is the nucleus around which all else revolves. The challenges in the areas of supply and demand, the patchwork of services and health human resources are huge. But additional staffing and more beds will not add real value to the system unless they are closely linked to the principles of culture change - the journey to improving living and working conditions in LTC across the Canadian landscape. And it is here where I make my prime contribution to the conversation.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,050 | 0,063 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».