Notice bibliographique
Résumé
Want to get oncology care to a small population spread over a large area? Canada is a case in point of a country rising to that challenge. In Canada, with a land mass spanning more than 3.8 million square miles and a population of only 34 million tucked mainly into a few urban centers, telemedicine is just about the only economically feasible option for delivering quality health care to the hundreds of small communities scattered throughout its northern regions. (By contrast, the U.S. has a population of 314 million people on 3.7 million square miles.) Perhaps not surprisingly, Canada has spawned one of the world’s largest telemedicine networks, and oncology is a big part of that. The easternmost point of continental North America is Cape Spear, in the province of Newfoundland and Labrador, a short drive from the provincial capital of St. John’s. From there, it’s water all the way to Ireland, where most of the province’s inhabitants trace their roots. One of the country’s largest provinces, Newfoundland and Labrador, also has its lowest population density, with only about four people per square mile and almost everyone located in or near the capital. The region also consists of two landmasses accessible to each other only via ferry, making travel a challenge. That isolation has pressed the region’s only academic medical center, at Memorial University in St. John’s, to provide distance learning and tele-health as a means of servicing its remote communities long before the notion was even considered elsewhere.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».