Notice bibliographique
Résumé
This special issue of Occupational Medicine is dedicated to occupational medicine in Canada. Occupational Medicine has been for many years the adopted journal of the Occupational and Environmental Medical Association of Canada (OEMAC) and close collaboration between the journal and Canadian occupational physicians is encouraged. The papers in this issue describe various aspects of occupational medicine research and practice in Canada. Several of the papers describe studies involving linkage of large databases to investigate workplace aetiology. In each Canadian province, residents are covered by a provincially administered heath care plan and there is a single workers’ compensation board (WCB) that covers the majority of workers, which provide rich data sources for linkage. The study by Cherry et al. [1] demonstrates the utility of this type of data linkage to examine the relationship between occupation and new-onset physician-diagnosed mental ill-health. Information on occupation was obtained on all accepted WCB claims (irrespective of the type of injury or illness giving rise to the claim) during a 10-year period and was linked to administrative health records to obtain a diagnosis by a physician of new-onset mental ill-health (affective disorders, substance abuse, psychotic disorders), occurring within 12 months of the WCB claim. The results of their analysis suggest several areas for future study or intervention. For example substance use disorders were found to cluster mainly in physically demanding occupations often involving employment outside urban areas.
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 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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,028 |
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 ».