A survey of Web-based health human resource planning activities in Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Health Human Resource Planning (HHRP) has become a priority for Canadian researchers, policy-makers, and decision-makers. As social, economic, and technological developments propel health care into the information age, Web-based access to HHRP-related information is rapidly assuming greater significance. Convenient access to HHRP-related information is important for current and future HHRP and will continue to be a priority as the area develops and responds to new challenges. This paper identifies Web-based resources of interest to the HHRP community. It provides an overview of key Canadian HHRP activities, with a focus on nursing human resource planning. Policy institutes, research units, governments and government agencies, professional associations and unions, think tanks, universities, and not-for-profit organizations release a number of reports that are seldom integrated into conventional literature vehicles (such as journals or bibliographic databases). The Web sites of these organizations frequently provide access to this unpublished or grey literature. Grey literature is defined by the US Interagency Gray Literature Working Group as open source material that usually is available through specialized channels and may not enter normal channels or systems of publication, distribution, bibliographic control, or acquisition by booksellers or subscription agents (Soule & Ryan, 1995). It includes academic papers, scientific protocols, white papers, preprints, committee reports, proceedings, conference papers, research reports, standards, discussion papers, technical reports, dissertations, theses, government
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».