Notice bibliographique
Résumé
Improving the health of individuals and populations while assuring the sustainability of modern healthcare systems requires a greater commitment to chronic disease prevention and management. In Canada, national challenges in the management of health care systems, such as prolonged wait times, have benefited from targeted federal investment, with provincial and territorial collaboration in the development and implementation of local strategies. The lead paper "An Inconvenient Truth: A Sustainable Healthcare System Requires Chronic Disease Prevention and Management Transformation," makes a sound argument for a similar investment toward the epidemic of chronic disease. Any strategy that might emerge from such a federal commitment ought to recognize two fundamentally important issues. First, as chronic disease prevention and management activities are largely community-based (rather than hospital or facility-based), Canada has an opportunity to move beyond a potentially disparate collection of provincial and territorial approaches to a truly national strategy. Second, and more important, effective chronic disease prevention and management will only be achievable if we reframe the challenge as a societal issue, not simply a health system concern. This reframing exercise might benefit from a greater understanding of how societal responses to other crises, such as global warming, have been triggered or accelerated.
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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 | 0,013 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,059 | 0,064 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».