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Enregistrement W2769349719 · doi:10.7870/cjcmh-2017-023

Innovative Prospects for Suicide Prevention and Action Opportunities for the Public Health Agency of Canada and the Government of Canada

2017· article· en· W2769349719 sur OpenAlexaffvenueabout
Alain Lesage, Christophe Tra, Elham Rahme, Johanne Renaud, Lise Thibodeau, Monique Séguin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Community Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Government (linguistics)Mental healthSuicide preventionAuditPublic healthPopulationPsychological interventionPoison controlMedicineEnvironmental healthPolitical scienceBusinessPublic relationsNursingPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Responsibility for suicide prevention falls to the Government of Canada and Health Canada. The issue of suicide affects Canadians of all ages and in all regions of the country, hence the need for a pan-Canadian strategy aimed at reducing suicide deaths and reaching all Canadians. The availability and accessibility of mental health services constitute important resources for suicide prevention and a target for interventions that can be made to rapidly reduce the suicide rate. Such a strategy to improve services should include quality surveillance and quality control programs, such as suicide audits and the use of linked government administrative databases. Population-based strategies to prevent and treat depression must also be established and should be based on the Nuremberg model. In particular, development of equitable access to psychotherapy and mental health literacy programs should be priority goals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0110,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,004

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.

Tête enseignante Opus0,216
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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