Notice bibliographique
Résumé
What might be the meaning of home care for Bryan? Bryan's situation is by no means unique. As the health-care reform movement has gained momentum, and as the drive towards home-care management has accelerated, homelessness and poverty have become realities in the lives of many. An October 1997 headline in the Globe and Mail read, Shelters running out of space: Warning sounded as winter looms. That same year, it was estimated that about 5,350 people in Toronto slept in shelters each night, compared to about 3,970 the year before. And the newspaper article reported that it was not only single men who faced homelessness; shelters for women and children were also full (Matas & Philp, 1997). The crisis of homelessness reflects, among other social issues, a rise in urban poverty. Lee (2000), using data from the 1996 Census and Statistics Canada's Low Income Cut-offs to measure poverty, found that between 1990 and 1995, poor populations in metropolitan areas grew by 33.8%, far outstripping population growth (6.9%) for the same time period (p. xv). Moreover, certain population groups were more likely than others to be poor. The average poverty rate among all city
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,056 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».