VETERINARY DRUG DIRECTORATE TEMPORARILY SUSPENDS NATIONAL STUDY OF DRUG USE IN ANIMALS
Notice bibliographique
Résumé
Earlier this year, the Canadian Veterinary Medical Association (CVMA) informed you of a national survey on extra-label drug use (ELDU) being conducted by Health Canada's Veterinary Drugs Directorate (VDD). The objective of this study was to gather up-to-date and comprehensive information and understanding of the nature and scope, as well as the impacts, of both label and extra-label drug use in animals in Canada, to highlight areas for further consultation, and allow the VDD to identify gaps in the accessibility of veterinary drugs. This was the first time in Canada that such a study had been undertaken. Unforseen complexities arose relating to logistics, the quality of output, and funding, which caused the VDD to review its decision to proceed with the fieldwork at this time. As the first study of its kind in Canada, it is important that it be done correctly in order for the data to be used now and as a foundation for future work. The temporary suspension of fieldwork will cause some delays in completing this initiative. However, the VDD will continue to work with Steering Committee members, as well as with other stakeholders and federal, provincial, and territorial partners, to develop an alternative, cost-effective approach to gathering more data. Results from the pilot studies that have been completed will help to guide decisions about future work in this area. The CVMA continues to provide expert advice and guidance to the VDD on this project. Drs. Christiane Gagnon and Tim Guichon are the CVMA representatives on the Steering Committee. (by Suzanne Lavictoire, Director, CVMA Programs)
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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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».